咱们常常接触到的聚类分析，通常都是数值聚类，一种常见的作法是同时提取 N 种特征，将它们放在一块儿组成一个 N 维向量，从而获得一个从原始数据集合到 N 维向量空间的映射——你老是须要显式地或者隐式地完成这样一个过程，而后基于某种规则进行分类，在该规则下，同组分类具备最大的类似性。
假设咱们提取到原始数据的集合为(x1, x2, …, xn)，而且每一个xi为d维的向量，K-means聚类的目的就是，在给定分类组数k（k ≤ n）值的条件下，将原始数据分红k类 S = {S1, S2, …, Sk}，在数值模型上，即对如下表达式求最小值： \underset{\mathbf{S}} {\operatorname{arg\,min}} \sum_{i=1}^{k} \sum_{\mathbf x_j \in S_i} \left\| \mathbf x_j - \boldsymbol\mu_i \right\|^2 这里μi 表示分类Si 的平均值。
那么在计算机编程中，其又是如何实现的呢？其算法步骤通常以下：
一、从D中随机取k个元素，做为k个簇的各自的中心。
二、分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度最低的簇。相异度通常用欧氏距离或者马氏距离来运算，距离越小，说明两者之间越类似。
三、根据聚类结果，从新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中全部元素各自维度的算术平均数。
四、将D中所有元素按照新的中心从新聚类。
五、重复第4步，直到聚类结果再也不变化。
六、将结果输出。
在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据汇集的算法，主要经过不断地取离种子点最近均值的算法。前端
问题
K-Means算法主要解决的问题以下图所示。咱们能够看到，在图的左边有一些点，咱们用肉眼能够看出来有四个点群，可是咱们怎么经过计算机程序找出这几个点群来呢？因而就出现了咱们的K-Means算法（Wikipedia连接）python
K-Means要解决的问题web
算法概要算法
这个算法其实很简单，以下图所示： 数据库
从上图中，咱们能够看到，A，B，C，D，E是五个在图中点。而灰色的点是咱们的种子点，也就是咱们用来找点群的点。有两个种子点，因此K=2。apache
而后，K-Means的算法以下：编程
- 随机在图中取K（这里K=2）个种子点。
- 而后对图中的全部点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点Si最近，那么Pi属于Si点群。（上图中，咱们能够看到A，B属于上面的种子点，C，D，E属于下面中部的种子点）
- 接下来，咱们要移动种子点到属于他的“点群”的中心。（见图上的第三步）
- 而后重复第2）和第3）步，直到，种子点没有移动（咱们能够看到图中的第四步上面的种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了D，E）。
这个算法很简单，可是有些细节我要提一下，求距离的公式我不说了，你们有初中毕业水平的人都应该知道怎么算的。我重点想说一下“求点群中心的算法”。api
求距离即相异度的算法
1）Minkowski Distance公式——λ能够随意取值，能够是负数，也能够是正数，或是无穷大。数组
2）Euclidean Distance公式——也就是第一个公式λ=2的状况
3）CityBlock Distance公式——也就是第一个公式λ=1的状况
这三个公式的求中心点有一些不同的地方，咱们看下图（对于第一个λ在0-1之间）。
（1）Minkowski Distance （2）Euclidean Distance （3） CityBlock Distance
上面这几个图的大意是他们是怎么个逼近中心的，第一个图以星形的方式，第二个图以同心圆的方式，第三个图以菱形的方式。
K-Means的演示
若是你以”K Means Demo“为关键字到Google里查你能够查到不少演示。这里推荐一个演示：http://home.dei.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/AppletKM.html
操做是，鼠标左键是初始化点，右键初始化“种子点”，而后勾选“Show History”能够看到一步一步的迭代。
注：这个演示的连接也有一个不错的K Means Tutorial。
K-Means++算法
K-Means主要有两个最重大的缺陷——都和初始值有关：
- K是事先给定的，这个K值的选定是很是难以估计的。不少时候，事先并不知道给定的数据集应该分红多少个类别才最合适。（ISODATA算法经过类的自动合并和分裂，获得较为合理的类型数目K）
- K-Means算法须要用初始随机种子点来搞，这个随机种子点过重要，不一样的随机种子点会有获得彻底不一样的结果。（K-Means++算法能够用来解决这个问题，其能够有效地选择初始点）
我在这里重点说一下K-Means++算法步骤：
- 先从咱们的数据库随机挑个随机点当“种子点”。
- 对于每一个点，咱们都计算其和最近的一个“种子点”的距离D(x)并保存在一个数组里，而后把这些距离加起来获得Sum(D(x))。
- 而后，再取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子点”。这个算法的实现是，先取一个能落在Sum(D(x))中的随机值Random，而后用Random -= D(x)，直到其<=0，此时的点就是下一个“种子点”。
- 重复第（2）和第（3）步直到全部的K个种子点都被选出来。
- 进行K-Means算法。
相关的代码你能够在这里找到“implement the K-means++ algorithm”（墙）另，Apache的通用数据学库也实现了这一算法
K-Means算法应用
看到这里，你会说，K-Means算法看来很简单，并且好像就是在玩坐标点，没什么真实用处。并且，这个算法缺陷不少，还不如人工呢。是的，前面的例子只是玩二维坐标点，的确没什么意思。可是你想一下下面的几个问题：
1）若是不是二维的，是多维的，如5维的，那么，就只能用计算机来计算了。
2）二维坐标点的X，Y 坐标，实际上是一种向量，是一种数学抽象。现实世界中不少属性是能够抽象成向量的，好比，咱们的年龄，咱们的喜爱，咱们的商品，等等，能抽象成向量的目的就是可让计算机知道某两个属性间的距离。如：咱们认为，18岁的人离24岁的人的距离要比离12岁的距离要近，鞋子这个商品离衣服这个商品的距离要比电脑要近，等等。
只要能把现实世界的物体的属性抽象成向量，就能够用K-Means算法来归类了。
在《k均值聚类(K-means)》 这篇文章中举了一个很不错的应用例子，做者用亚洲15支足球队的2005年到1010年的战绩作了一个向量表，而后用K-Means把球队归类，得出了下面的结果，呵呵。
- 亚洲一流：日本，韩国，伊朗，沙特
- 亚洲二流：乌兹别克斯坦，巴林，朝鲜
- 亚洲三流：中国，伊拉克，卡塔尔，阿联酋，泰国，越南，阿曼，印尼
其实，这样的业务例子还有不少，好比，分析一个公司的客户分类，这样能够对不一样的客户使用不一样的商业策略，或是电子商务中分析商品类似度，归类商品，从而可使用一些不一样的销售策略，等等。
最后给一个挺好的算法的幻灯片：http://www.cs.cmu.edu/~guestrin/Class/10701-S07/Slides/clustering.pdf
下面是个人MATLAB代码，效果不是特别好，可能须要改进，由于找中心的方式有好多种，这种方式可能会出现最终找不到最好的中心点的状况：
主函数：
另外，MATLAB中有自带的kmeans函数，能够直接使用：
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大，而类之间的距离最小。
使用方法：
Idx=Kmeans(X,K)
[Idx,C]=Kmeans(X,K)
[Idc,C,sumD]=Kmeans(X,K)
[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K)
各输入输出参数介绍：
X---N*P的数据矩阵
K---表示将X划分为几类，为整数
Idx---N*1的向量，存储的是每一个点的聚类标号
C---K*P的矩阵，存储的是K个聚类质心位置
sumD---1*K的和向量，存储的是类内全部点与该类质心点距离之和
D---N*K的矩阵，存储的是每一个点与全部质心的距离
[┈]=Kmeans(┈,’Param1’,’Val1’,’Param2’,’Val2’,┈)
其中参数Param一、Param2等，主要能够设置为以下：
一、’Distance’---距离测度
‘sqEuclidean’---欧氏距离
‘cityblock’---绝对偏差和，又称L1
‘cosine’---针对向量
‘correlation’---针对有时序关系的值
‘Hamming’---只针对二进制数据
二、’Start’---初始质心位置选择方法
‘sample’---从X中随机选取K个质心点
‘uniform’---根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心
‘cluster’---初始聚类阶段随机选取10%的X的子样本（此方法初始使用’sample’方法）
Matrix提供一K*P的矩阵，做为初始质心位置集合
三、’Replicates’---聚类重复次数，为整数
使用案例：
data= 5.0 3.5 1.3 0.3 -1 5.5 2.6 4.4 1.2 0 6.7 3.1 5.6 2.4 1 5.0 3.3 1.4 0.2 -1 5.9 3.0 5.1 1.8 1 5.8 2.6 4.0 1.2 0
[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,’dist’,’sqEuclidean’,’rep’,4)
运行结果：
Idx = 1 2 3 1 3 2
C = 5.0000 3.4000 1.3500 0.2500 -1.0000 5.6500 2.6000 4.2000 1.2000 0 6.3000 3.0500 5.3500 2.1000 1.0000
sumD = 0.0300 0.1250 0.6300
D = 0.0150 11.4525 25.5350 12.0950 0.0625 3.5550 29.6650 5.7525 0.3150 0.0150 10.7525 24.9650 21.4350 2.3925 0.3150 10.2050 0.0625 4.0850
另外这个连接里面讲kmeans和kmeans++都很是好，还有MATLAB和python的代码：http://www.jb51.net/article/49395.htm，看完了这个里面的内容，kmeans和kmeans++ 的MATLAB和python实现就都懂了，强力推荐
下面是python中实现kmeans++的程序，在以前给的链接里也有：
from math import pi, sin, cos from collections import namedtuple from random import random, choice from copy import copy try: import psyco psyco.full() except ImportError: pass FLOAT_MAX = 1e100 class Point: __slots__ = ["x", "y", "group"] def __init__(self, x=0.0, y=0.0, group=0): self.x, self.y, self.group = x, y, group def generate_points(npoints, radius): points = [Point() for _ in xrange(npoints)] # note: this is not a uniform 2-d distribution for p in points: r = random() * radius ang = random() * 2 * pi p.x = r * cos(ang) p.y = r * sin(ang) return points def nearest_cluster_center(point, cluster_centers): """Distance and index of the closest cluster center""" def sqr_distance_2D(a, b): return (a.x - b.x) ** 2 + (a.y - b.y) ** 2 min_index = point.group min_dist = FLOAT_MAX for i, cc in enumerate(cluster_centers): d = sqr_distance_2D(cc, point) if min_dist > d: min_dist = d min_index = i return (min_index, min_dist) def kpp(points, cluster_centers): cluster_centers[0] = copy(choice(points)) d = [0.0 for _ in xrange(len(points))] for i in xrange(1, len(cluster_centers)): sum = 0 for j, p in enumerate(points): d[j] = nearest_cluster_center(p, cluster_centers[:i])[1] sum += d[j] sum *= random() for j, di in enumerate(d): sum -= di if sum > 0: continue cluster_centers[i] = copy(points[j]) break for p in points: p.group = nearest_cluster_center(p, cluster_centers)[0] def lloyd(points, nclusters): cluster_centers = [Point() for _