K聚类训练模型保存 python kmeans聚类算法实例

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• Kmeans
• Kmeans与KNN的区别

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Kmeans

        K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。其聚类过程可以用下图表示：

        如图所示，数据样本用圆点表示，每个簇的中心点用叉叉表示。(a)刚开始时是原始数据，杂乱无章，没有label，看起来都一样，都是绿色的。(b)假设数据集可以分为两类，令K=2，随机在坐标上选两个点，作为两个类的中心点。(c-f)演示了聚类的两种迭代。先划分，把每个数据样本划分到最近的中心点那一簇；划分完后，更新每个簇的中心，即把该簇的所有数据点的坐标加起来去平均值。这样不断进行”划分—更新—划分—更新”，直到每个簇的中心不在移动为止。

        该算法过程比较简单，但有些东西我们还是需要关注一下，此处，我想说一下"求点中心的算法"

        一般来说，求点群中心点的算法你可以很简的使用各个点的X/Y坐标的平均值。也可以用另三个求中心点的的公式：

1. Minkowski Distance 公式 —— $\lambda$可以随意取值，可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。

$d_{ij}=\lambda\sqrt{\sum_{k=1}^n\lvert x_{ik}-x_{jk}\rvert^\lambda}$

2. Euclidean Distance 公式 —— 也就是第一个公式$\lambda$=2 的情况

$d_{ij}=\sqrt{\sum_{k=1}^n( x_{ik}-x_{jk})^2}$

3. CityBlock Distance 公式 —— 也就是第一个公式$\lambda$=1 的情况

$d_{ij}=\sum_{k=1}^n\lvert x_{ik}-x_{jk}\rvert$

        这三个公式的求中心点有一些不一样的地方，我们看下图（对于第一个$\lambda$ 在 0-1之间）。

Kmeans与KNN的区别

	Kmeans	KNN
K的含义	K是人工固定好的数字，假设数据集合可以分为K个簇，由于是依靠人工定好，需要一点先验知识	来了一个样本x，要给它分类，即求出它的y，就从数据集中，在x附近找离它最近的K个数据点，这K个数据点，类别c占的个数最多，就把x的label设为c
区别	1.K-Means是聚类算法 2.非监督学习 3.喂给它的数据集是无label的数据，是杂乱无章的，经过聚类后才变得有点顺序，先无序，后有序 4.有明显的前期训练过程	1.KNN是分类算法 2.监督学习 3.喂给它的数据集是带label的数据，已经是完全正确的数据 4.没有明显的前期训练过程，属于memory-based learning
相似点	都包含这样的过程，给定一个点，在数据集中找离它最近的点。即二者都用到了NN(Nearest Neighbor)算法，一般用KD树来实现NN。