机器学习——聚类算法K-means_kmeans聚类 类别分不开

如今的聚类技术，应用较广的是划分聚类和分层聚类。

划分聚类：
初始构造n个簇，然后不断更改每个簇内的成员，最终直到每个簇的成员稳定为止。

分层聚类：
根据分层策略的不同，又分为凝聚聚类和分裂聚类。凝聚聚类，将所有的向量都视为单独的簇，然后根据他们的相似度进行合并。分裂聚类，将所有的向量视为一个簇，然后不断对他们进行分裂，例如二分kmeans。

Kmeans就是基于划分聚类的算法。

首先讲清楚，kmeans只能找出球形的类，而不能找出任意形状的类。

朴素kmeans的算法原理：

1. 任选k个向量m（k）作为初始聚类中心
2. 计算每个向量和这k个向量的距离（涉及到距离度量，一般用欧氏距离）
3. 将每个向量和最近的向量m归为一个类簇
4. 重新计算每个类簇的中心向量位置，并将其替代之前的m向量
5. 重复步骤3、4，直到少于1%的向量还在发生类簇间的归类飘移

注意：

1. 需要事先给定类簇的数量K
2. 需要实现给出初始类中心

衡量算法优劣的评估标准：sse（误差平方和）

算法的改进：

1. 二分keams，就是分裂聚类法，据说各方面都比朴素kmeans好
2. 带canopy预处理的kmeans，能够自动确定k的取值，并且去除坏点。但引入了一个新问题，T1T2的选取。
3. MapReduce，为并行处理大数据而设计的编程模型。