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形象理解K-Means算法
内容导读
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前段时间老师给我的任务是让我使用MapReduces和Spark分别实现K-means算法来比较MapReduces和Spark。首先问题是K-means算法是什么？ K-means算法的中心思想其实就是迭代，通过不断的迭代，使聚类效果达到局部最优，为什么我们说局部最优呢？因为K-means算法的
前段时间老师给我的任务是让我使用MapReduces和Spark分别实现K-means算法来比较MapReduces和Spark。首先问题是K-means算法是什么？
K-means算法的中心思想其实就是迭代，通过不断的迭代，使聚类效果达到局部最优，为什么我们说局部最优呢？因为K-means算法的效果的优劣性和最初选取的中心点是有莫大关系的，我们只能在初始中心点的基础上达到局部最优解。K-means算法是基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。我感觉总的来说就是物以类聚。
对于聚类问题，我们事先并不知道给定的一个训练数集到底有哪些类别（即没有指定类标签），而是根据需要设置指定个数类标签的数量（但不知道具体的类标签是什么），然后通过K-means算法将具有相同特征，或者基于一定规则认为某一些对象相似，与其它一些组明显的不同的数据聚集到一起，自然形成分组。之后，我们可以根据每一组的数据的特点，给定一个合适的类标签（当然，可能给出类标签对实际应用没有实际意思，例如可能我们就想看一下聚类得到的各个数据集的相似性）。
在这里我们首先说明一个概念：质心（Centroid）。质心可以认为就是一个样本点，或者可以认为是数据集中的一个数据点P，它是具有相似性的一组数据的中心，即该组中每个数据点到P的距离都比到其它质心的距离近（与其它质心相似性比较低）。
K个初始类聚类质心的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的质心，初始地代表一个聚类结果，当然这个结果一般情况不是合理的，只是随便地将数据集进行了一次随机的划分，具体进行修正这个质心还需要进行多轮的计算，来进一步步逼近我们期望的聚类结果：具有相似性的对象聚集到一个组中，它们都具有共同的一个质心。另外，因为初始质心选择的随机性，可能未必使最终的结果达到我们的期望，所以我们可以多次迭代，每次迭代都重新随机得到初始质心，直到最终的聚类结果能够满足我们的期望为止。
1. 首先输入k的值，即我们希望将数据集D = {P1, P2, …, Pn}经过聚类得到k个分类（分组）。
2. 从数据集D中随机选择k个数据点作为质心，质心集合定义为：Centroid = {Cp1, Cp2, …, Cpk}，排除质心以后数据集O={O1, O2, …, Om}。
- 对集合O中每一个数据点Oi，计算Oi与Cpj(j=1, 2, …,k)的距离，得到一组距离Si={si1, si2, …, sik}，计算Si中距离最小值，则该该数据点Oi就属于该最小距离值对应的质心。
- 每个数据点Oi都已经属于其中一个质心，然后根据每个质心所包含的数据点的集合，重新计算得到一个新的质心。
5. 如果新计算的质心和原来的质心之间的距离达到某一个设置的阈值（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。
6. 如果新质心和原来之心距离变化很大，需要迭代2~5步骤。
这是之前整理的一份，刚刚翻出来，现在贴出来，以便之后查看。
原文地址：形象理解K-Means算法, 感谢原作者分享。
内容总结
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