- 非监督学习
- 定义：训练数据无类。
- 包括：类簇 （训练数据能分成某些组，例如：市场分割，社交网络分析，基因检测）； 异常检测（训练数据中，一些值不能归于期待的模型）
- Clustering 算法
- partitioning methods（分开算法，基于中心分簇）；例如：找出球形的相互独立的簇；基于距离；k-means
- 基于关联性的方法；例如：自上而下；自下而上
- 基于密度的方法；例如：密度模型DBSCAN
- 基于网格的方法；例如：使用多分辨率网格数据结构
- 基于分布的方法；例如：Expectation-maximization算法
- K-means
- 定义：将数据分成K组，而每个簇都由簇中心点的距离有关
-
步骤： （1）选出k个点，作为均值中心点；（2）每个点的归簇问题由与中心最近的距离决定； （3）更新下最新的均值中心点；（4） 重复以上步骤。
image.png -
K-mean缺点：（1） k的确定需要提前决定
（2）均值中心点的初始化很重要，选不好，就很容易产生不好的结果； （3） 只能解决数字化问题，例如性别，国家等类别，需要预先用数字表示；（4）在本地最小点，算法会停滞，即不收敛
image.png
image.png
（5）很容易受异常点和噪声影响，导致不准确分割
（6）不能用于球形的簇分割，或者不同密度和尺寸的簇
- 如何选择k值
- 法1：根据分割结果，来调整k值
- 法2： elbow法，即尝试不同的k值，逐步增加k值，然后观察到均值中心点的平均距离变化；理想下，均值距离初期快速下降，后期缓慢下降；
-总的来说，目前很难找到elbow点，实际应用中，不用elbow法来找k值。
