聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。通常认为，聚类是一种无监督式的机器学习方法，它的过程是这样的：在未知样本类别的情况下，通过计算样本彼此间的距离（欧式距离,马式距离，汉明距离，余弦距离等）来估计样本所属类别。从结构性来划分，聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法，前者的算法是先把所有样本视为一类，然后不断从这个大类中分离出小类，直到不能再分为止；后者则相反，首先所有样本自成一类，然后不断两两合并，直到最终形成几个大类。　

Kmeans的计算过程大概表示如下

随机选择k个聚类中心. 最终的类别个数<= k

计算每个样本到各个中心的距离

每个样本聚类到离它最近的中心

重新计算每个新类的中心

重复以上步骤直到满足收敛要求。(通常就是中心点不再改变或满足一定迭代次数).

转载

http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/10/30/2747178.html

# 数据挖掘 # 机器学习
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