闲着没事花了点时间写了个【k-means】聚类算法演示（示例），论坛上好像没有，分享一下
什么是聚类？
说到聚类，应先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类：分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“不是垃圾”，Gmail就会不断研究哪些特点的邮件是垃圾，哪些特点的不是垃圾，形成一些判别的模式，这样当一封信的邮件到来，就可以自动把邮件分到“垃圾”和“不是垃圾”这两个我们人工设定的分类的其中一个。 聚类：聚类的目的也是把数据分类，但是事先我是不知道如何去分的，完全是算法自己来判断各条数据之间的相似性，相似的就放在一起。在聚类的结论出来之前，我完全不知道每一类有什么特点，一定要根据聚类的结果通过人的经验来分析，看看聚成的这一类大概有什么特点。 聚类和分类最大的不同在于：分类的目标是事先已知的，而聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类那样被预先定义出来。
K-Means聚类算法有很多种（几十种），K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。 下面，我们描述一下K-means算法的过程，为了尽量不用数学符号，所以描述的不是很严谨，大概就是这个意思，“物以类聚、人以群分”： - 首先输入k的值，即我们希望将数据集经过聚类得到k个分组。
- 从数据集中随机选择k个数据点作为初始大哥（质心，Centroid）
- 对集合中每一个小弟，计算与每一个大哥的距离（距离的含义后面会讲），离哪个大哥距离近，就跟定哪个大哥。
- 这时每一个大哥手下都聚集了一票小弟，这时候召开人民代表大会，每一群选出新的大哥（其实是通过算法选出新的质心）。
- 如果新大哥和老大哥之间的距离小于某一个设置的阈值（表示重新计算的质心的位置变化不大，趋于稳定，或者说收敛），可以认为我们进行的聚类已经达到期望的结果，算法终止。
- 如果新大哥和老大哥距离变化很大，需要迭代3~5步骤。
程序演示：
随机生成点集，并自动聚合。
先看效果图
k-means.e
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发表于 2022-8-10 22:47:29
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