1 K-means解释
- k-means其实包含两层内容：
- K : 初始中心点个数（计划聚类数）
- means：求中心点到其他数据点距离的平均值
2 k-means聚类步骤
- 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心
- 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别
- 3、接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值）
- 4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样（质心不再移动），那么结束，否则重新进行第二步过程
k聚类动态效果图
2 案例练习
1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心（本案例中设置p1和p2）
2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别
3、接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值）
4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样（质心不再移动），那么结束，否则重新进行第二步过程【经过判断，需要重复上述步骤，开始新一轮迭代】
5、当每次迭代结果不变时，认为算法收敛，聚类完成，K-Means一定会停下，不可能陷入一直选质心的过程。
