聚类算法讲解
人工智能中的聚类算法原理与应用
人工智能中的聚类算法原理与应用人工智能是当前科技领域备受关注的一个话题，其中聚类算法是人工智能领域的一个重要组成部分。
聚类算法通过将数据分为不同的簇或类别，从而有效地分析数据，而无需提前了解数据的属性或分类。
本文将介绍聚类算法的原理、常见算法以及在各行业中的应用。
一、聚类算法的原理聚类算法通过对数据进行分析和计算，将数据按照相似度或相异度进行分组，使得同一组内的数据更加相似，不同组之间的数据差异更加明显。
聚类算法主要包含两个步骤：初始化和迭代。
在初始化过程中，会随机选择一些数据点作为初始聚类中心，然后计算每个点到每个聚类中心的距离，将其分到距离最近的聚类中心所在的簇中。
在迭代过程中，会更新聚类中心的位置。
具体来说，对于每个簇，会计算其中所有点的均值，然后将该均值作为该簇的新中心点。
然后会重新计算每个点到每个聚类中心的距离，并将其重新分配到其距离最近的簇中。
整个过程将不断重复，直至收敛或到达设定的迭代次数。
二、常见聚类算法1. k-means算法k-means算法是目前应用较为广泛的一种聚类算法。
该算法将样本集分为k个簇，且每个样本只能归属到一个簇中。
k-means算法的优点是简单实用、速度快，适用于大规模数据集。
其缺点是对初始簇中心的选择非常敏感，可能得到局部最优解。
2. 层次聚类算法层次聚类算法将样本集合看作是一个层次结构，从一个簇开始递归地分裂为多个子簇，或从多个簇开始递归地合并为一个簇。
该算法能够自适应地选择簇的数量，但计算复杂度较高，不适用于大规模数据集。
3. 密度聚类算法密度聚类算法通过密度的概念来定义簇，将样本看作是位于高密度区域内的一组点，能够有效地发现任意形状的簇。
其缺点是需要事先设定一些参数，且对数据分布的假设较强。
三、聚类算法的应用聚类算法在各个行业中都得到了广泛的应用，例如：1. 金融行业：聚类算法能够对客户群体进行分析，帮助银行识别潜在的风险客户，从而有效地进行风险控制。
简述聚类方法的基本原理
简述聚类方法的基本原理聚类方法是一种将数据分为若干组或簇的无监督学习方法。
其基本原理是通过计算数据之间的相似度或距离来确定数据之间的关系，并将相似的数据归为一类。
聚类方法可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，用于数据挖掘、模式识别和数据分析等领域。
本文将介绍聚类方法的基本原理和常用的算法。
聚类方法的基本原理可以归纳为以下几点：1. 相似度度量：聚类方法首先需要确定数据之间的相似度或距离。
相似度度量可以采用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等方法。
这些度量方法用于衡量数据之间的相似程度，相似度越高则数据彼此越相似。
2. 簇中心初始化：聚类方法通常需要初始化一些簇中心，作为聚类的起始点。
常用的初始化方法有随机选择、均匀分布和采样等。
3. 簇分配：接下来，聚类方法将数据对象分配给最接近的簇中心。
一般而言，距离簇中心最近的数据将被归为该簇。
4. 簇更新：在完成数据分配后，聚类方法将更新簇中心以更好地代表该簇的数据。
常用的更新方法是计算簇内数据的均值或中心点作为新的簇中心。
5. 迭代过程：聚类方法通常需要进行多次迭代，直到收敛为止。
在每次迭代中，簇分配和簇更新的过程都会重复执行。
聚类方法有许多不同的算法，以下是常见的聚类算法：1. K-means算法：K-means算法是最常用的聚类算法之一。
它通过将数据分为K个簇，并在每次迭代中更新簇中心来实现聚类。
K-means算法的思想是最小化数据点与彼此所属簇中心的距离之和，从而使得簇内数据足够紧密，簇间数据尽可能分开。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种基于树状结构的聚类方法。
它通过不断地合并或分割簇来实现聚类。
层次聚类算法可以分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种类型。
凝聚层次聚类从每个数据点开始，逐步合并最相似的簇，直到形成一个完整的层次结构。
分裂层次聚类从所有数据点作为一个簇开始，逐步分裂最不相似的簇，直到形成一个完整的层次结构。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法基于数据点的密度来进行聚类。
kmeans聚类算法原理与步骤
kmeans聚类算法原理与步骤K-means聚类算法原理与步骤K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成不同的类别。
该算法的原理和步骤如下：一、算法原理1. 初始化：选择K个初始的聚类中心点，可以是随机选择或者根据领域知识进行选择。
2. 数据分配：根据欧氏距离等度量方式，将每个样本点分配到与其最近的聚类中心点所代表的类别。
3. 聚类中心更新：根据当前分配的聚类结果，重新计算每个类别的聚类中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再发生变化或达到预设的迭代次数。
5. 输出最终的聚类结果。
二、算法步骤1. 选择聚类的数量K：根据问题的具体要求和领域知识，确定聚类的数量K。
2. 初始化聚类中心点：从数据集中随机选择K个样本点作为初始的聚类中心点。
3. 计算样本点到聚类中心点的距离：对于每个样本点，计算其与各个聚类中心点之间的距离，常用的距离度量方式是欧氏距离。
4. 将样本点分配到最近的聚类中心点所代表的类别：将每个样本点分配到与其最近的聚类中心点所代表的类别，形成初始的聚类结果。
5. 更新聚类中心点：根据当前的聚类结果，重新计算每个类别的聚类中心点，通常是计算类别内样本点的均值。
6. 重复步骤3和步骤5，直到聚类中心点不再发生变化或达到预设的迭代次数。
如果聚类中心点不再发生变化，则算法收敛；如果达到预设的迭代次数，但聚类中心点仍在发生变化，则可以考虑增加迭代次数或调整聚类的数量K。
7. 输出聚类结果：将最终的聚类结果输出，每个样本点属于某个类别。
三、算法优缺点1. 优点：- K-means算法简单易实现，计算效率高。
- 对大规模数据集有较好的可扩展性。
- 聚类结果具有较好的可解释性。
2. 缺点：- 对初始聚类中心点的选择敏感，可能会得到不同的聚类结果。
- 对噪声和异常点较为敏感，可能会影响聚类结果的准确性。
- 需要提前确定聚类的数量K，如果选择不当可能会影响聚类结果。
聚类算法的基本原理 -回复
聚类算法的基本原理-回复聚类算法的基本原理：了解数据的分组模式聚类算法是一种无监督学习方法，其基本原理是将相似的对象归类到同一组或簇中，而不同的组之间尽可能地不相似。
聚类算法的目标是通过发现数据中的潜在模式和结构，为数据提供更好的组织和解读，并为进一步的分析或决策提供有价值的见解。
聚类算法的流程可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理：首先，对于原始数据进行必要的预处理工作，如数据清洗（删除缺失值或异常值）、数据转换（例如对数据进行标准化，以消除不同变量量级的影响）等。
这是为了减少噪音和提高聚类算法的效果。
2. 特征选择：根据问题的需求和特征的相关性，选择适当的特征集来表示数据。
选择合适的特征可以提高聚类算法的精度，并且能够减少计算复杂度。
3. 相似度度量：为了将对象分组成簇，需要定义一种度量标准来衡量不同对象之间的相似性或距离。
常用的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
根据问题的特点和需求选择适合的相似度度量方法。
4. 簇初始化：选择一种合适的簇初始化方法，将对象分配到初始簇中。
常用的初始化方法包括随机初始化、均匀初始化等。
5. 簇迭代：在迭代过程中，通过数据对象之间的相似度或距离进行重新分配，以确保同一簇中的对象相似度高，而不同簇之间的对象相似度低。
迭代过程可分为两个步骤：重新分配和更新簇的中心。
- 重新分配：计算每个对象与已有簇中心之间的相似度，将对象分配到与之相似度最高的簇中。
常用的重新分配方法有最短距离法、最长距离法、平均距离法等。
- 更新簇的中心：计算每个簇的中心，将每个簇的中心更新为该簇中所有对象的平均值。
更新簇的中心可以采用算术平均法、几何平均法等。
6. 收敛条件：迭代过程会一直进行直到满足某个终止条件。
常用的终止条件包括簇中心不再发生变化、预设的迭代次数达到上限、簇内的平均距离或最大距离小于某个阈值等。
7. 簇评估：对于聚类结果进行评估，常用的评估指标包括簇内相似度、簇间不相似度、轮廓系数等。
常用聚类算法介绍
常用聚类算法介绍
聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象分成不同的组或簇，使得同一簇内的对象相似度较高，而不同簇的对象相似度较低。
根据不同的分类标准和应用场景，聚类算法可以分为多种类型。
1、K均值聚类：是最知名的聚类算法之一，通过将数据集划分为K个簇，并为每个簇计算一个中心点（即该簇所有成员的平均值），以此来表示每个簇的特征。
K均值算法简单易懂，但在处理非球形分布的数据集时可能会遇到问题。
2、层次聚类：包括凝聚型和分裂型两种方式。
凝聚型从单个对象开始，逐步合并最近的两个对象形成一个新的簇，直到所有对象都在同一个簇中；分裂型则是从所有对象作为一个大簇开始，逐步将其分割成更小的簇。
层次聚类适用于需要可视化簇结构或探索数据内部关系的场景。
3、基于密度的聚类：如DBSCAN算法，它通过识别数据点的密度连接来发现任意形状的簇。
这种方法不依赖于预先指定的簇数量，能够有效处理噪声和异常值。
4、基于网格的聚类：通过在特征空间中定义一个网格，然后统计每个网格单元内的数据点数量来进行聚类。
这种方法适用于数据分布较为均匀的情况。
5、基于模型的聚类：如高斯混合模型（GMM），它假设数据是由多个高斯分布混合而成的。
通过最大化数据点属于各个高斯分布的概率来估计模型参数，进而实现聚类。
6、谱聚类：利用图论中的概念，将数据点视为图中的顶点，通过构建一个拉普拉斯矩阵来反映顶点间的相似度，从而实现聚类。
7、均值漂移聚类：与K均值类似，但不需要预先指定簇的数量。
它通过迭代地寻找数据点的密度峰值来确定簇中心，适用于发现数据中的自然结构。
四种常用聚类方法
聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。
即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。
主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。
下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。
k-means聚类算法k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。
由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。
目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。
k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。
k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。
这个过程不断重复，直到准则函数收敛。
通常，采用平方误差准则，其定义如下：E=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\in C_i}\left\|p-m_i\right\|^2这里E是数据中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，$m_i$是簇$C_i$的平均值[9]。
该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离，当然也可以用其他距离度量。
算法流程：输入：包含n个对象的数据和簇的数目k；输出：n个对象到k个簇，使平方误差准则最小。
步骤：(1) 任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2) 根据簇中对象的平均值，将每个对象(重新)赋予最类似的簇；(3) 更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值；(4) 重复步骤(2)、(3)直到簇中心不再变化；层次聚类算法根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。
(完整版)聚类算法总结
1.聚类定义“聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有一些相似的属性” ——wikipedia“聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
它是一种重要的人类行为。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
”——百度百科说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。
简单理解，如果一个数据集合包含N 个实例，根据某种准则可以将这N 个实例划分为 m 个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。
2.聚类过程:1) 数据准备:包括特征标准化和降维.2) 特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中.3) 特征提取:通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征.4) 聚类(或分组):首先选择合适特征类型的某种距离函数(或构造新的距离函数)进行接近程度的度量;而后执行聚类或分组.5) 聚类结果评估:是指对聚类结果进行评估.评估主要有 3 种:外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估.3 聚类算法的类别没有任何一种聚类技术(聚类算法)可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法,有多种聚类算法.聚类算法有多种分类方法将聚类算法大致分成层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度和网格的聚类算法和其他聚类算法,如图 1 所示的4 个类别.3.聚类算法基于层次聚类算法：采用抽样技术先对数据集 D 随机抽取样本，再CURE：采用分区技术对样本进行分区，然后对每个分区局部聚类，最后对局部聚类进行全局聚类也采用了随机抽样技术，该算法在计算两个对ROCK：象的相似度时，同时考虑了周围对象的影响首先由数据集构造成一个 K-最近邻图Gk ,再通过一个图的划分算法将图 Gk 划分成大量CHEMALOEN（变色龙的子图,每个子图代表一个初始子簇,最后用算法）：一个凝聚的层次聚类算法反复合并子簇，找到真正的结果簇SBAC：BIRCH：BUBBLE：BUBBLE-FM：SBAC 算法则在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的属性赋予较高的权值BIRCH 算法利用树结构对数据集进行处理，叶结点存储一个聚类，用中心和半径表示，顺序处理每一个对象，并把它划分到距离最近的结点，该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程BUBBLE 算法则把 BIRCH 算法的中心和半径概念推广到普通的距离空间BUBBLE-FM 算法通过减少距离的计算次数，提高了BUBBLE 算法的效率基于划分聚类算法（partition clustering)是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚k-means：点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据K-Means 算法的扩展，采用简单匹配方法来度量k-modes：分类型数据的相似度结合了 K-Means 和 K-Modes 两种算法，能够处k-prototypes：理混合型数据在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点，PAM k-medoids：是典型的k-medoids 算法CLARA 算法在PAM 的基础上采用了抽样技术，能CLARA：够处理大规模数据CLARANS 算法融合了PAM 和CLARA 两者的优点，CLARANS：是第一个用于空间数据库的聚类算法采用了空间索引技术提高了 CLARANS 算法的效Focused CLARAN：率模糊集合理论引入聚类分析中并提出了 PCM 模PCM：糊聚类算法基于密度聚类算法：DBSCAN 算法是一种典型的基于密度的聚类算法，该算法采用空间索引技术来搜索对象的邻域，引入DBSCAN：了“核心对象”和“密度可达”等概念，从核心对象出发，把所有密度可达的对象组成一个簇算法通过泛化 DBSCAN 算法中邻域的概念，以适应GDBSCAN：空间对象的特点DBLASD：OPTICS 算法结合了聚类的自动性和交互性，先生OPTICS：成聚类的次序，可以对不同的聚类设置不同的参数，来得到用户满意的结果FDC 算法通过构造 k-d tree 把整个数据空间划分FDC：成若干个矩形空间，当空间维数较少时可以大大提高DBSCAN 的效率基于网格的聚类算法：利用网格单元保存数据统计信STING：息，从而实现多分辨率的聚类在聚类分析中引入了小波变换的原理，主要应用于信号处理领域。
聚类算法及其相关优化
聚类算法及其相关优化聚类算法是一种常用的无监督学习方法，其目标是将相似的数据点归类到一起，并将不相似的数据点分离开来。
这样可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构，并为数据分析和决策提供支持。
本文将介绍几种常见的聚类算法及其相关优化方法。
一、K-means算法K-means算法是最常见的聚类算法之一，其基本思想是将数据点分成K个簇，使得簇内的数据点尽量相似，簇间的数据点尽量不同。
算法的步骤如下：1.随机选择K个初始质心。
2.将每个数据点分配到最近的质心所属的簇。
3.更新每个簇的质心为簇内数据点的平均值。
4.重复步骤2和步骤3直到质心不再改变或达到最大迭代次数。
K-means算法的优化方法有：1. 选择更好的初始质心：常见的方法有K-means++和Forgy方法。
K-means++方法通过在选择质心时考虑与已选择质心的距离来选择更好的初始质心，从而改善了算法的收敛性能。
2. 采用多次随机选择初始质心：由于初始质心的选择可能对算法的结果产生较大影响，可以多次运行K-means算法并选择最优结果。
3. 使用不同的距离度量：K-means算法默认使用欧氏距离作为度量指标，但在一些情况下，其他距离度量如曼哈顿距离或余弦相似度可能更适用。
二、层次聚类算法层次聚类算法将数据点逐步合并到越来越大的簇中，或将所有数据点分割为不断细分的子簇。
这种聚类方法可以通过树状结构将数据点组织起来，从而可视化和解释聚类结果。
常见的层次聚类算法包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
凝聚层次聚类的优化方法有：1.选择合适的距离度量：不同的距离度量可能会导致不同的聚类结果。
需要根据具体问题选择合适的距离度量。
2.选择合适的合并策略：凝聚层次聚类算法在每一步选择两个最相似的簇进行合并，可以根据问题特点选择合适的合并策略，如平均合并、单链接、完全链接等。
3.剪枝处理：在聚类树中，可以通过剪枝操作来控制最终聚类结果的数量。
一种常见的方法是设置合适的阈值来剪枝冗余的簇。
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带canopy预处理的kmeans 算法的优点
canopy可以自动帮我我们确定k值。 • 有多少canopy，k值就选取多少。
Canopy可以帮我们去除“坏点”。
• 去除离群的canopy
带canopy预处理的kmeans 算法的新挑战
Canopy预处理这么好， 我们以后就用它好了！ 我看不见得，它虽然解决 kmeans当中的一些问题， 但其自身也引进了新的问题： t1、t2的选取。
Combine函数设计
Ｃｏｍｂｉｎｅ函数的设计Ｃｏｍｂ ｉｎｅ函数的输入为〈ｋｅｙ′，ｖａｌ ｕｅ′〉对，即Ｍａｐ函数的输出．首先， 从ｖａｌｕｅ中解析出各个向量，然后 将解析出的向量相加并记录集合中向量 的个数．输出是〈ｋｅｙ１′，ｖａｌｕ ｅ１′〉对，其中：ｋｅｙ１′是聚簇的标 识符；ｖａｌｕｅ１′是以上集合中所有 的向量相加所得的向量及集合中向量的 数目
主要内容：
聚类算法简介
Kmeans算法详解 Kmeans算法的缺陷及若干改进 Kmeans的单机实现与分布式实现策略 Kmeans实战
聚类算法简介
1
聚类的目标：将一组向量分成若干组，组内数据是相似的， 而组间数据是有较明显差异。
2
与分类区别：分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已 知，聚类也被称为无监督机器学习
二分Kmeans算法的效果
既然是改进算法就要体现改 进算法的优越性。为此控制 变量，在相同的实验环境下， ①取相同的k值取。 ②选取相同的的距离度量标 准（欧氏距离）
③在相同的数据集下进行测 试。
一组实验结果
一组不好的初始点产生的 Kmeans算法结果 二分kmeans产生的结果
要强调的是尽管只是这一组实验不得以得出二分kmeans的 优越性，但是经过大量实验得出的结论却是在大多数情况下 二分kmeans确实优于朴素的kmeans算法。
K值的选择以及坏点的剔除
讨论k值、剔除坏点的意义何在？下面以一个例 子来说明k值的重要性。
有一组关于湿度和 温度的数据想把它 划分为冬天和夏天 两部分。（k=2）
气象学家打了个盹不 小心把 （100℃,1000%）和 （101℃,1100%）加 入了数据，并不幸选 取（100℃,1000%） 作为其中一个初始点
改进的算法——二分 Kmeans算法
为了克服k均值算法收敛于局部的问题，提出了二分k 均值算法。该算法首先将所有的点作为一个簇，然后 将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续划分，选 择哪个簇进行划分取决于对其划分是否可以最大程度 降低SSE值。 伪代码如下： 将所有的点看成一个簇 当簇数目小于k时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上面进行K均值聚类(K=2) 计算将该簇一分为二后的总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分操作
Hale Waihona Puke 一个运行结果一个实验
所有实验都是在实验室搭建的Ｈａｄｏｏｐ平台 上运行的．平台有５ 台机器，都是四核Ｉｎｔｅ ｌ Ｃｏｒｅｉ３处理器，４ＧＢ内存．Ｈａｄｏｏ ｐ版本０．２０．２， ｊａｖａ版本１．６．２５．每台机器之间用千 兆以太网 卡，通过交换机连接．实验所用的数据是人工数 据，维度是４８维．为了测试算法的性能，实验 中构 造了分别含有10^4，10^5,10^6，2*10^6 条 记录的数据来进行测试．由于ＫＭｅａｎｓ算法 中有 随机初始化中心点的操作，因此对每一组实验重 复执行２５次，取其平均执行时间作为最终实验 结 果
Map-reduce的过程简介
Map函数设计
１Ｍａｐ函数的设计 ＭａｐＲｅｄｕｃｅ框架中Ｍａｐ 函数 的输入为〈ｋｅｙ，ｖａｌｕｅ〉对，其 中：ｋｅｙ为输入数据记录的偏移量；ｖ ａｌｕｅ为当前样本的各维坐标值组成的 向量． 首先计算该向量到各个聚簇中心点的距离， 然后选择最小的距离的聚簇作为该样本所 属的簇，之后输出〈ｋｅｙ ′ ，ｖａｌｕ ｅ ′〉，其中ｋｅｙ ′是距最近的聚簇的标 识符，ｖａｌｕｅ′为表示该样本的向 量．
步骤一：取得k个初始初始中心点
Kmeans算法详解（2）
步骤二：把每个点划分进相应的簇
Min of three due to the EuclidDistance
Kmeans算法详解（3）
步骤三：重新计算中心点
Min of three due to the EuclidDistance
Kmeans算法详解（4）
3
聚类手段：传统聚类算法 ①划分法 ②层次方法 ③基于密 度方法 ④基于网络方法 ⑤基于模型方法
什么是Kmeans算法？
Q1：K是什么？A1：k是聚类算法当中类的个数。
Q2：means是什么？A2：means是均值算法。
Summary：Kmeans是用均值算法把数 据分成K个类的算法！
Kmeans算法详解（1）
于是得到两个很不靠 谱的聚类结果。
为什么会出错？
究竟哪里错 了！！！ 上面的例子当中出错的原因 很明显。凭直觉我们很容易 知道不可能有这样的天气— —它的气温是100℃，湿度 是1100%。可见坏点对 kmeans的影响之大。另一 方面，季节有春夏秋冬之分， 而我们强行的把它们分为夏 冬两个类也是不太合理的。 如果分为四个类我们也许可 以“中和”掉坏点的影响。
我们主要研究的三个方面因素。
初始中心点的划分
讨论初始中心点意义何在？下面的例子一目了然吧？
初始中心点
收敛后
你 懂 的 …
如何衡量Kmeans算法的精确度 ？
在进一步阐述初始中心点选择 之前，我们应该先确定度量 kmeans的算法精确度的方法。 一种度量聚类效果的标准是： SSE(Sum of Square Error， 误差平方和) SSE越小表示数据点越接近于 它们的质心，聚类效果也就越 好。因为对误差取了平方所以 更重视那些远离中心的点。 一种可以肯定降低SSE的方法 是增加簇的个数。但这违背了 聚类的目标。因为聚类是在保 持目标簇不变的情况下提高聚 类的质量。 现在思路明了了我们首先以缩 小SSE为目标改进算法。
大数据下kmeans算法的并 行策略
单挑OR群殴？！
VS
大数据下kmeans算法的并 行策略
面对海量数据时，传统的聚类算法存在着单位时 间内处理量小、面对大量的数据时处理时间较长、 难以达到预期效果的缺陷以上算法都是假设数据都 是在内存中存储的，随着数据集的增大，基于内存 的ＫＭｅａｎｓ就难以适应．ＭａｐＲｅｄｕｃｅ 是一个为并行处理大量数据而设计的编程模型。 Kmeans算法都是假设数据都是在内存中存储的， 随着数据集的增大，基于内存的ＫＭｅａｎｓ就难 以适应．ＭａｐＲｅｄｕｃｅ是一个为并行处理大 量数据而设计的编程模型，它将工作划分为独立任 务组成的集合。
Reduce函数设计
Ｒｅｄｕｃｅ函数的输入是〈ｋｅｙ２，ｖａ ｌｕｅ２〉键值对，其中：ｋｅｙ２为聚簇的 标识符；ｖａｌｕｅ２为ｍａｐ节点处理的聚 簇中含有的样本的个数及用向量表示的聚簇的 中心点ｖｅｃｔｏｒｔｅｍｐ．输出为〈ｋｅ ｙ２′，ｖａｌｕｅ２′〉对，其中：ｋｅｙ′为 聚簇的标识符；ｖａｌｕｅ′为新的聚簇中 心．Ｒｅｄｕｃｅ函数首先从函数的输入中解 析出属于同一个聚簇的样本的个数及各个ｍａ ｐ节点传过来的ｖｅｃｔｏｒｔｅｍｐ，然后 将个数及各个ｖｅｃｔｏｒｔｅｍｐ相加，之 后将所得到的向量除以个数得到新的中心点坐 标。
带canopy预处理的kmeans 算法
（1）将数据集向量化得到一个list后放 入内存，选择两个距离阈值：T1和T2。 （2）从list中任取一点P，用低计算成 本方法快速计算点P与所有Canopy之 间的距离（如果当前不存在Canopy， 则把点P作为一个Canopy），如果点P 与某个Canopy距离在T1以内，则将点 P加入到这个Canopy； （3）如果点P曾经与某个Canopy的距 离在T2以内，则需要把点P从list中删 除，这一步是认为点P此时与这个 Canopy已经够近了，因此它不可以再 做其它Canopy的中心了； （4）重复步骤2、3，直到list为空结 束
算法改进后的实效
ａ的 的可 ｎ运 Ｋ以 ｓ行 Ｍ看 算效 ｅ出 法率 ａ： 要 ｎ基 远 ｓ于 远 算Ｍ 高 法ａ 于 ｐ 传 Ｒ 统 ｅ 的 ｄ Ｋ ｕ Ｍ ｃ ｅ ｅ
Q&A
决定性因素
Input & centroids
①数据的采集和抽象 ②初始的中心选择
MaxIterations & Convergence
①最大迭代次数 ②收敛值
factors？
Selected k
① k值的选定
Meassures
①度量距离的手段
主要讨论
初始中 心点 输入的数 据及K值 的选择 距离度 量
全局最小值
二分kmeans真 的能使SSE达 到全局最小值 吗？ 从前面的讲解可以看到二分 kmeans算法的思想有点类 似于贪心思想。但是我们会 发现贪心的过程中有不确定 的因素比如：二分一个聚类 时选取的两个中间点是随机 的，这会对我们的策略造成 影响。那么如此一来二分 kmeans算法会不会达到全 局最优解呢？答案是：会！ 尽管你可能惊诧于下面的说 法，但全局最小值的定义却 是：可能的最好结果。
步骤四：迭代计算中心点
Kmeans算法详解（5）
步骤五：收敛
Kmeans算法流程
1.从数据中随机抽取k个点作为初始聚类 的中心，由这个中心代表各个聚类 2.计算数据中所有的点到这k个点的距离， 将点归到离其最近的聚类里 3.调整聚类中心，即将聚类的中心移动到 聚类的几何中心（即平均值）处，也就是 k-means中的mean的含义 4.重复第2步直到聚类的中心不再移动， 此时算法收敛 最后kmeans算法时间、空间复杂度是： 时间复杂度：上限为O(tKmn)，下限为Ω （Kmn）其中，t为迭代次数，K为簇的数 目，m为记录数，n为维数 空间复杂度：O((m+K)n)，其中，K为簇 的数目，m为记录数，n为维数