聚类算法 Clustering

此系列笔记来源于

Coursera上吴恩达老师的机器学习课程

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聚类算法Clustering（无监督学习）

K均值算法 K-Means

步骤：

1、随机生成两点

这两点叫做聚类中心，选择两点是因为这里想把数据分成两类

2、迭代

在内循环中的第一步是 簇分配

这里将每个绿点根据距离谁最近分成红蓝两部分

即计算$c^{(i)}=min_k||x^{(i)}-\mu_k||^2$，k表示第k个聚类中心

第二步是 移动聚类中心

对于第k个聚类中心，计算所有$c^{(i)}=k$的点的平均值，并令该聚类中心，即$\mu_k$等于这个平均值点

代价函数

随机初始化

运行K均值算法前我们需要先初始化，选取几个初始的聚类中心。

由于一次的随机初始化，效果可能不太好，会导致局部最优解，因此我们会进行多次K均值算法。

初始化时，令$\mu_i=x^{(i)}$

另外这个算法在k较小时，如$2-10$会有比较好的效果，当聚类中心数量较大时，未必有非常好的效果。

选择聚类数量

1、最常见的是根据图像手动选择聚类数量

可以是两个也可以是三个四个

2、运用肘部法则

如左图，我们做出曲线后，可以选择这个拐点

但当图像如右图时，用肘部法则便是十分困难的

3、根据实际目的

比如卖T恤

我们要提供多种尺寸的T恤，那么就根据目的选择K的种数即可