机器学习第十一课--K-Means聚类

一.聚类的概念

K-Means算法是最经典的聚类算法，几乎所有的聚类分析场景，你都可以使用K-Means，而且在营销场景上，它就是"King"，所以不管从事数据分析师甚至是AI工程师，不知道K-Means是”不可原谅“的一件事情。在面试中，面试官也经常问关于K-Means的问题。虽然算法简单，但也有一些需要深入理解的点，这些都会在本章节所涉及到。

二.K-Means的迭代过程

在进入K-Means算法的细节之前，我们先了解一下它整个的计算过程，理解起来很简单。整个过程是迭代式的算法，每次迭代过程包含如下两步操作:

• 
  
• 根据给定的中心点，计算出每一个样本的所属的类别(cluster)，这个过程结束之后每一个样本都会有自己所属的类别。
• 之后把每一个类别所属的所有样本提取出来，计算平均值并作为新的中心点。
  
  上述过程会不断循环，直到算法停止为止。