K-Means算法详细介绍(SSE、轮廓分析)

在前面我们介绍过了很多的监督学习算法，分类和回归。这篇文章主要介绍无监督算法，通过聚类分析来处理无类标数据。我们事先并不知道数据的正确结果(类标)，通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息，对数据进行分簇(分类)。聚类算法的目标是，簇内相似度高，簇间相似度低。有点像LDA降维算法，类内方差最小，类间方差最大。这篇文章主要包括：

1、K-Means算法
2、K-Means++
3、硬聚类和软聚类
4、聚类算法的性能评价指标

一、K-Means算法

在聚类算法中K-Means算法是一种最流行的、使用最广泛的一种聚类算法，因为它的易于实现且计算效率也高。聚类算法的应用领域也是非常广泛的，包括不同类型的文档分类、音乐、电影、基于用户购买行为的分类、基于用户兴趣爱好来构建推荐系统等。

K-Means算法的实现步骤，主要分为四个步骤：

1、从样本集合中随机抽取k个样本点作为初始簇的中心。

2、将每个样本点划分到距离它最近的中心点所代表的簇中。

3、用各个簇中所有样本点的中心点代表簇的中心点。

4、重复2和3，直到簇的中心点不变或达到设定的迭代次数或达到设定的容错范围。

常用的距离度量标准是欧几里得距离的平方：

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