pythonKmeans算法原理深入解析-创新互联

一. 概述

首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。

聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。

而Kmeans 算法可以说是聚类算法里面较为基础的一种算法。

二. 从样例开始

我们现在在二维平面上有这样一些点

   x         y
1.658985    4.285136
-3.453687    3.424321
4.838138    -1.151539
-5.379713    -3.362104
0.972564    2.924086
-3.567919    1.531611
0.450614    -3.302219
-3.487105    -1.724432
2.668759    1.594842
-3.156485    3.191137
3.165506    -3.999838
-2.786837    -3.099354
4.208187    2.984927
-2.123337    2.943366
0.704199    -0.479481
-0.392370    -3.963704
2.831667    1.574018
-0.790153    3.343144
2.943496    -3.357075
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