K-均值算法（数据挖掘无监督学习）

一、无监督学习

　　1、聚类：是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。因此，一个聚类就是一些数据实例的集合。聚类技术经常被称为无监督学习。

二、K-均值聚类

　　1、k—均值算算法：是发现给定数据集k个簇的算法

　　2、步骤：

　　　　1）、随机选取k个数据点作为初始的聚类中心（要求发现k个簇）。

　　　　2）、把每个数据点分配给距离它最近的聚类中心（对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点P离种子点S最近，那么P属于S点群。）

　　　　3）、重新确定聚类中心(x,y)，一旦全部的数据点都被分配，每个聚类的聚类中心会更具现有数据点重新计算。x = (x1+x2+……xn)/n，y = (y1+y2+……yn)/n。

　　　　4）、2）3）过程不断重复，知道满足一下三个终止（收敛）条件：

　　　　　　a、满足重复次数，比如要求循环执行五十次，第五十一次停止。

　　　　　　b、没有聚类中心再次发生变化。

　　　　　　c、误差和（SSE）局部最小。

　　3、伪代码 ：

1 Algorithm K-means(k,D)
2     choose k data points as the initial centroids(cluster centers)
3     repeat
4         for each data point x->D do
5             compute the distance from x to each centroid;
6             assign x to the closest centroid
7         endfor
8         re-computer the centroid using the current cluster memberships
9     until the stopping criterion

原文地址：https://www.cnblogs.com/weiliuyby/p/8619325.html