0.目录
- 前置知识
- 思路介绍
- 详述
- 1 确定h的中心点
- 2 算法步骤
- java实现
1.前置知识
本文内容基于《Accelerating exact k-means algorithms with geometric reasoning》
KDTree
k-means
2.思路介绍
k-means算法在初始化中心点后C通过以下迭代步骤得到局部最优解：
a.将数据集D中的点x赋给距离最近的中心点
b.在每个聚类中，重新计算中心点
传统算法中，a步需要计算n*k个距离（n为D的大小，k为聚类个数），b步需要相加n个数据点
而在KDTree中，每个非叶子节点，都存储了其包含的数据的数据范围信息h。
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二维空间中的h可以使用矩形来表示 图中*为点，红色矩形为数据范围h |
a.
如果通过范围信息，能判断节点中数据都属于中心点c，则能省去节点中数据到中心点距离的计算
如果能判断h中数据都不属于某中心点c，则能省去节点中数据到中心点c距离的计算
b.
当知道节点中数据全部属于c，能将h中事先加好的统计量直接加到c的统计量中
3.详述
3.1
确定h的中心点（h中所有数据都离这个中心点近而离其他中心点远）
KDTree的节点中存储的Max(各维度上的最大值)和Min(各维度上的最小值)确定了节点中数据的范围
中心点有(c1,c2,...,ck)
a.
判断是否可能存在
计算各中心点到h的最小距离（参考KDTree最近邻查找，第5步） d(ci,h)
如果存在一个最小距离，则这个ci可能是h的中心点（还需要进一步判断）
若存在不止一个最小距离，则h的中心点不存在，需要将h分割为更小（在h的左右树上）后查找
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正方形表示的点都在h的内部 所以他们到h的最小距离相同，都为0 此h不存在中心点 |
b.
进一步判断，ci是否为中心点
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L12为c1和c2连线的中位线，h全部落在c1一边,
所以h中的全部点离c1比离c2近，称c1优于c2 而对于c1和c3来说，h有一部分落在c1，有一部分落在c3 c1不优于c3 |
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判断c1是否优于c3:
取向量v=(c3-c1),找到点p属于h，使<v,p>内积最大 v各维度正负情况(+,-)，则p在x轴上尽可能大，y轴上尽可能小，取到p13 p13离c3近，所以c1不优于c3 |
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如果ci在优于其他点，则可以判定ci即为h的中心点；否则ci不是h的中心点;
虽然ci不是h的中心点，但是得到的信息，如ci优于c2，能将c2从h的子树的中心点候选列表中排除
3.2
算法步骤
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KDTree中每个非叶子节点特殊属性： sumOfPoints：m维向量（m是数据的维度），其i维度的值为节点中数据第i维的和 n：节点中数据的个数 |
| 输入：KDTree,C 包括中心点(c1,c2,...,ck) |
| 输出：CNEW 新的k个中心点 |
| node=KDTree.root centers=k*m的数组//每行存储属于这个中心点的数据的和 datacount=k*1的数组//存储属于这个中心点的数据个数 |
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UPDATE(node,C)： IF node为叶子节点 遍历计算得到离node最近的节点ct centers[t]+=node.value; datacount[t]+=1; RETURN; FOR(ci in C) 计算d(ci,node.h) |