聚类分析是数据挖掘中的一种遑急按序，不错匡助咱们发现数据对象中荫藏的有价值信息。聚类分析的中枢念念想是阐发同样性原则将具有较高同样度的数据对象永诀到兼并类簇香港六合彩轮盘，从而使得兼并组中的数据点之间具有更高的同样性。

在聚类算法中，通常包括三个阶段：特征遴荐和特征索求、数据对象间同样度计较以及阐发同样度将数据对象分组。阐发不同的聚类形状，聚类算法不错分为两大类：线索聚类算法和永诀聚类算法。

线索聚类算法试图构建一个高线索的嵌套聚类树结构，通过不同类别间的数据对象的同样度来遣散。聚类树的构建有两种类型：凝华型线索聚类（自底朝上的形状构建立结构）和分裂型线索聚类（自顶向下的形状构建立结构）。

永诀聚类算法需要预先指定聚类数量和聚类中心，通过优化一些赔本函数来将数据集分红若干互不相交的簇。这种按序需要预先知谈聚类数量和聚类中心，因此在执行应用中需要严慎遴荐。

K-Means算法是一种典型的基于永诀的聚类算法，亦然一种无监督学习算法。K-Means算法的念念想很浅陋，对给定的样本集，用欧氏距离四肢估量数据对象间同样度的方针，同样度与数据对象间的距离成反比，同样度越大，距离越小。

预先指定启动聚类数以及个启动聚类中心，按照样本之间的距离大小，把样本集永诀为个簇阐发数据对象与聚类中心之间的同样度，不休更新聚类中心的位置，不休缩小类簇的罪状宽泛和（Sum of Squared Error，SSE） ，当SSE不再变化或主见函数敛迹时，聚类遣散，得到最终适度。

K-Means算法的中枢念念想：率先从数据聚会立时录取k个启动聚类中心 Ci（i≤1≤k），计较其尾数据对象与与聚类中心Ci的欧氏距离，找出离主见数据对象最近的聚类中心Ci，并将数据对象分派到聚类中心Ci所对应的簇中。然后计较每个簇中数据对象的平均值四肢新的聚类中心，进行下一次迭代，直到聚类中心不再变化或达到最大的迭代次数时住手。

空间中数据对象与聚类中心间的欧氏距离计较公式为：

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其中，X为数据对象；Ci为第i个聚类中心；m为数据对象的维度；Xj，Cij为X和Ci的第j个属性值。

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悉数这个词数据集的罪状宽泛和SSE计较公式为：

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其中，SSE的大小默示聚类适度的锐利；k为簇的个数。

K-Means聚类算法姿首执行是EM算法（最大期许算法（Expectation-Maximization algorithm, EM）)的模子优化经由，具形体式如下：

（1）立时遴荐k个样本四肢启动簇类的均值向量；

（2）将每个样本数据集永诀离它距离最近的簇；

（3）阐发每个样本所属的簇，更新簇类的均值向量；

（4）叠加（2）（3）步，当达到成立的迭代次数或簇类的均值向量不再篡改时，模子构建完成，输出聚类算法适度。

K-Means聚类算法是一个不休迭代的经由，如图所示，原始数据集有4个簇，图中庸分别代表数据点的横纵坐标值，使用K-Means算法对数据集进行聚类，在对数据集经过两次迭代后得到最终的聚类适度，迭代经由如下图所示。

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（a）原始数据

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（b）立时遴荐启动中心

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（c）第一次迭代

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（d）第二次迭代

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（e）最终适度

该算法超过浅陋且使用庸俗，然而主要存在以下四个劣势：

1. K值需要预先给定 ，属于预先学问，很厚情况下K值的推测口舌常勤勉的，关于像计较一起微信用户的来回圈这么的场景就悉数的没意见用K-Means进行。关于不错细则K值不会太大但不解确精准的K值的场景，不错进行迭代运算，然后找出对应的K值，这个值往往能较好地描绘有若干个簇类；

2.K-Means算法对启动录取的 聚类中心点是明锐 的，不同的立时种子点得到的聚类适度悉数不同；

3.该算法并不合适悉数的数据类型。它不成解决非球形簇、不同尺寸和不同密度的簇；

4.易堕入局部最优解。

基于萤火虫优化的加权K-Means算法，专揽萤火虫优化算法的全局搜索智商强，易敛迹的特色录取K-Means算法的启动聚类中心。

由于数据属性对聚类适度的影响进程不同，在传统欧式距离的基础上引入权重值，加大了数据的不同属性间的区分进程，摒除了数据聚会噪声点的影响。该算法很好地克服了传统K-Means算法中启动聚类中心难录取和噪声点对聚类适度的影响，莳植了聚类的性能。

还有基于更正丛林优化算法的K-Means算法，引入衰减因子四肢自适合步长加速算法聚类速率，联接算术交叉操作，更正传统丛林优化算法易堕入局部最优解、敛迹慢的污点，提高聚类精度和聚类准确率。

将遗传算法与K-Means算法相联接，提高K-Means算法的聚类着力与精准度。该算法率先使用隔邻排序算法对原始数据聚会的叠加数据进行清算，将去重后的数据进行归一化，计较数据聚会各个数据对象之间的欧氏距离，然后使用公式

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求数据集的平均欧氏距离，其中，Dis(Si,Sj)为数据对象Si和Sj之间的欧氏距离，An为数据对象的数量。数据聚会的每个数据对象若是与主见点的距离在AvgDis之内，那么合计该数据对象为主见点的相近点，并统计其相近点的数量。将数据聚会各个数据对象的相近点的数量按降序罗列，取其前k个数据对象四肢启动聚类中心进行K-Means聚类。然后专揽遗传算法对K-Means聚类后的适度进行清算，启动种群是由50个01字符生成的基因序列，遴荐每个基因对应的特征四肢K-Means 聚类算法的适度。适合度函数公式为

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其中，fi为基因i的适合度，N为数据聚会数据对象的数量，aik为基因i在聚类适度被分错的数量,l为种群中个体的数量，k为簇的数量。为了计较愈加便捷，需要将适合度进行归一化：

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其中，fmax和fmin分别代表了种群中适合度的最大值与最小值。阐发个体的适合度的大小遴荐轮盘对赌区域进行交叉操作和突变操作，摒除数据聚会毋庸的属性特征，若是达到最大迭代次数则输出新种群和最优适度，不然专揽遗传算法继续进行迭代。

（1）莳植K-Means算法解决海量或多维数据集的智商。跟着大数据期间的到来，咱们所能取得的信息量呈指数式爆炸，如何将K-Means更好地用于解决指数级数据的聚类，亦然咱们需要商讨的场地。

（2）缩小K-Means算法的时分复杂度。更正的K-Means聚类算法有着讲究的聚类适度香港六合彩轮盘，但这是在罢休了时分的前提下换来的，如何能更好更快地莳植聚类智商，需要咱们作念更进一步优化。