K-means clustering (K-means聚类)

问题：

K-所有值聚类是无监督学习算法

设数据集。当中，。

如果这个数据能够分为类。

把这个问题模型化：

，

当中代表第类的聚点（中心点、均值）。

该模型能够用EM算法进行训练：

初始化，。

E步：固定。最小化，显然

。

当中。

M步：固定。最小化

，，

。

直至收敛。

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以下介绍一款机器学习软件,便于理解各种机器学习算法，下载完后。解压。

第一步：

双击，进入图形界面。

第二步：在空白处，首先左击几次

然后，右击几次

数据集准备好之后，就開始选择算法，点击菜单条

中的

比方，我们用欧几里得距离，选择2个分类，然后点击“Cluster”button，看结果就能够了。

。

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对于K-means算法的实现：

JAVA中Weka，OpenCV，Python中的Scikit-Learn等。