【机器学习】：Kmeans均值聚类算法原理(附带Python代码实现)

【机器学习】：Kmeans均值聚类算法原理(附带Python代码实现)

这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。

第一步.随机生成质心

由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心，什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示：

第二步.根据距离进行分类

红色和蓝色的点代表了我们随机选取的质心。既然我们要让这一堆点的分为两堆，且让分好的每一堆点离其质心最近的话，我们首先先求出每一个点离质心的距离。假如说有一个点离红色的质心比例蓝色的质心更近，那么我们则将这个点归类为红色质心这一类，反之则归于蓝色质心这一类，如图所示：