机器学习：原型聚类-k均值算法k-means(附代码实现)

我的小程序：

待办计划：给自己立个小目标吧！

首先，聚类的目的是将样本划分为若干个通常不相交的子集，子集内部的样本存在着某种潜在的关系。

k均值算法受以下因素影响：样本输入顺序，模式相似性测度，初始类中心的选取

k均值算法的核心思想是最小化如下的平方误差：

这个式子表达了聚类内的样本和该聚类的均值向量的紧密程度，E越小则聚类内的样本越紧密。

然而，最小化这个式子是NP难问题，不能快速解决。k均值算法采用了迭代优化的贪心算法：

为了避免运行时间过长，可以认为设定循环轮数或最小调整的幅度阈值。

下图是经过不同迭代轮数后的聚类效果（k=3）：

python代码实现：

#聚类数
k = 3
#迭代轮数
for l in range(loops):
    #均值向量是否更新初始化
    mp_refreshed = False
    #聚类结果
    result = {0:[],1:[],2:[]}
    #将全部样本分配到各个聚类
    for i in range(len(x)):
        min_dist = sum((x[i]-mean_point[0])**2)
        #样本所属聚类
        k_flag = 0
        #样本分配到距离最近的聚类
        for j in range(1,k):
            #样本离均值向量的距离
            dist = sum((x[i]-mean_point[j])**2)
            if dist

待办计划：给自己立个小目标吧！

 

参考资料：周志华《机器学习》

相关博文：

机器学习：聚类-性能度量指标简介（附代码实现）

机器学习：聚类-闵科夫斯基距离和无序属性的VDM距离计算

机器学习：原型聚类-学习向量量化LVQ算法浅析（附代码实现）