【k-means clustering】【一】基础算法

算法描述

输入样本集： X={x1,x2,...xn}X=\{x_1, x_2,... x_n\}X={x1​,x2​,...xn​}
聚类簇数K
输出划分 C={c1,c2,...ck}C=\{c_1, c_2, ... c_k\}C={c1​,c2​,...ck​}
最大迭代次数N

1. 从数据集X中随机选择k个数据作为初始k个质心(centroids) {μ1,μ2,...μk}\{\mu_1, \mu_2,... \mu_k\}{μ1​,μ2​,...μk​}
2. 对于n=1,2,…N,
   a) 将C初始化为$C_t=\varnothing ,t=1,2,...k$
   b) 对于i=1,2,…m，计算样本$x_i$和各个质心${\mu }_j$的距离：
   $$d_{i->j}=||x_i-{\mu }_j|{|}^2$$，
   将$x_i$标记最小的为$d_{i->j}$所对应的类别${\lambda }_i$,此时更新
   Cλi=Cλi⋃{xi} C_{\lambda_i}=C_{\lambda_i} \bigcup \{x_i\} Cλi​​=Cλi​​⋃{xi​}
   c) 对于j=1,2,…k, 对$C_j$中所有的样本点重新计算质心
   $${\mu }_j=\frac{1}{|C_j|}\sum _{x\in C_j}x$$
   d) 如果所有k个质心没有变换转到步骤3，否则返回步骤2
3. 输出C

算法实例

样例数据如下：

X = {(0,1), (1,2), (1,1), (3,3), (3,2), (4,4)}

计算推演

1. 选择(0,1), (1,1) 为质心， $C_1=\varnothing ;C_2=\varnothing$
2. 迭代计算

2-1) 计算距离
节点1：
$d_{1->1}=0$
$d_{1->2}=(0-1{)}^2+(1-2{)}^2=2$
离质心1近，所以标记为$C_1$
节点2：
$d_{2->1}=(1-0{)}^2+(2-1{)}^2=2$
$d_{2->2}=0$
离质心2近，所以标记为$C_2$
节点3：
$d_{3->1}=(1-0{)}^2+(1-1{)}^2=1$
$d_{3->2}=(1-1{)}^2+(1-2{)}^2=1$
相同距离，按优先归到$C_1$
节点4：
$d_{4->1}=(3-0{)}^2+(3-1{)}^2=13$
$d_{4->2}=(3-1{)}^2+(3-2{)}^2=5$
离质心2近，所以标记为$C_2$
节点5：
$d_{5->1}=(3-0{)}^2+(2-1{)}^2=10$
$d_{5->2}=(3-1{)}^2+(2-2{)}^2=4$
离质心2近，所以标记为$C_2$
节点5：
$d_{6->1}=(4-0{)}^2+(4-1{)}^2=25$
$d_{6->2}=(4-1{)}^2+(4-2{)}^2=13$
离质心2近，所以标记为$C_2$
更新簇
C1=∅⋃{x1,x3}={x1,x3}C_1 = \varnothing \bigcup \{x_1,x_3\} = \{x_1,x_3\}C1​=∅⋃{x1​,x3​}={x1​,x3​}
C2=∅⋃{x2,x4,x5,x6}={x2,x4,x5,x6}C_2 = \varnothing \bigcup \{x_2,x_4,x_5,x_6\} = \{x_2,x_4,x_5,x_6\}C2​=∅⋃{x2​,x4​,x5​,x6​}={x2​,x4​,x5​,x6​}
更新质心
${\mu }_1=((0+1)/2,(1+1)/2)=(0.5,1)$
${\mu }_2=((1+3+3+4)/4,(2+3+2+4)/4)=(2.75,2.75)$
{μ1,μ2}={(0.5,1),(2.75,2.75)}\{\mu_1, \mu_2\} = \{(0.5,1), (2.75,2.75)\}{μ1​,μ2​}={(0.5,1),(2.75,2.75)}

2-2) 计算距离
节点1：
$d_{1->{\mu }_1}=(0-0.5{)}^2+(1-1{)}^2=0.25$
$d_{1->{\mu }_2}=(0-2.75{)}^2+(1-2.75{)}^2=10.62$
离质心1近，所以标记为$C_1$
节点2：
$d_{2->\mu_1}=(1-0.5)^2 + (2-1)^2 = 1.25 $
$d_{2->\mu_2}=(1-2.75)^2 + (2-2.75)^2 = 3.62 $
离质心1近，所以标记为$C_1$
节点3：
$d_{3->{\mu }_1}=(1-0.5{)}^2+(1-1{)}^2=0.25$
$d_{3->{\mu }_2}=(1-2.75{)}^2+(1-2.75{)}^2=6.12$
离质心1近，所以标记为$C_1$
节点4：
$d_{4->{\mu }_1}=(3-0.5{)}^2+(3-1{)}^2=10.25$
$d_{4->{\mu }_2}=(3-2.75{)}^2+(3-2.75{)}^2=2.5$
离质心2近，所以标记为$C_2$
节点5：
$d_{5->{\mu }_1}=(3-0.5{)}^2+(2-1{)}^2=7.25$
$d_{5->{\mu }_2}=(3-2.75{)}^2+(2-2.75{)}^2=0.12$
离质心2近，所以标记为$C_2$
节点6：
$d_{6->{\mu }_1}=(4-0.5{)}^2+(4-1{)}^2=21.25$
$d_{6->{\mu }_2}=(4-2.75{)}^2+(4-2.75{)}^2=3.12$
离质心2近，所以标记为$C_2$
更新簇
C1={x1,x2,x3}C_1 = \{x_1,x_2,x_3\}C1​={x1​,x2​,x3​}
C2={x5,x4,x6}C_2 = \{x_5,x_4,x_6\}C2​={x5​,x4​,x6​}
更新质心
${\mu }_1=((1+1+0)/3,(2+1+1/)3)=(0.67,1.33)$
${\mu }_2=((3+3+4)/3,(3+2+4)/3)=(3.33,3)$
{μ1,μ2}={(0.67,1.33),(3.33,3)}\{\mu_1, \mu_2\} = \{ (0.67,1.33), (3.33,3)\}{μ1​,μ2​}={(0.67,1.33),(3.33,3)}

2-3) 计算距离
节点1：
$d_{1->{\mu }_1}=(0-0.67{)}^2+(1-1.33{)}^2=0.56$（最近）
$d_{1->{\mu }_2}=(0-3.33{)}^2+(1-3{)}^2=15.09$
节点2：
$d_{2->{\mu }_1}=(1-0.67{)}^2+(2-1.33{)}^2=0.56$（最近）
$d_{2->{\mu }_2}=(1-3.33{)}^2+(2-3{)}^2=5.43$
节点3：
$d_{3->{\mu }_1}=(1-0.67{)}^2+(1-1.33{)}^2=0.56$（最近）
$d_{3->{\mu }_2}=(1-3.33{)}^2+(1-3{)}^2=8.43$
节点4：
$d_{4->{\mu }_1}=(3-0.67{)}^2+(3-1.33{)}^2=8.21$
$d_{4->{\mu }_2}=(3-3.33{)}^2+(3-3{)}^2=0.11$（最近）
节点5：
$d_{5->{\mu }_1}=(3-0.67{)}^2+(2-1.33{)}^2=5.89$
$d_{5->{\mu }_2}=(3-3.33{)}^2+(2-3{)}^2=1.11$（最近）
节点6：
$d_{6->{\mu }_1}=(4-0.67{)}^2+(4-1.33{)}^2=18.22$
$d_{6->{\mu }_2}=(4-3.33{)}^2+(4-3{)}^2=1.45$（最近）
更新簇
没有变化
更新质心
质心没有变化，结束迭代，输出C

将质心画出来（×）

可见“质心”就是各个点形成形状的“质量重心”，他反应的是与簇中各个样本点都最近的一个位置。