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k-means、k-means++,核k-means_核kmeans

核kmeans

先说一下欧氏距离
二维空间公式:
在这里插入图片描述
三维空间的公式:
在这里插入图片描述
n维空间的公式
在这里插入图片描述

经典k-means算法

在这里插入图片描述
关于聚类中心数目(K值)的选取,方法为:Elbow Method:
通过绘制K-means代价函数与聚类数目K的关系图,选取直线拐点处的K值作为最佳的聚类中心数目。
但最好还是从实际问题出发,人工指定比较合理的K值,通过多次随机初始化聚类中心选取比较满意的结果。

k-means++算法

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