轻松搞定KMeans算法实现步骤

KMeans 算法实现步骤

1. 在输入的数据中随机选择 k 个点作为中心点；
2. 将输入数据中的每个点分配到距离它最近的中心点所在集合；
3. 更新集合的中心点位置；
4. 重复步骤 2 和 3 直到中心点的位置收敛。

KMeans 算法的收敛性证明

KMeans 算法实现起来并不困难，只需要上面的四个步骤即可，但要证明其收敛性就需要用到很多数学知识了。

KMeans Python 代码实现

下面是对于二维坐标点的 KMeans 算法代码实现（大约 20 行代码），对于更高维的数据，只需要更新计算距离的公式即可，如果使用pandas等科学计算库来实现的话，需要的代码行数会更少。

KMeans 动画演示

动画演示了给定一组二维数据，通过 KMeans 算法逐渐将它们分成三组的例子。可以看到，随着迭代的进行，每个聚类中心的位置逐渐趋于稳定。