K-均值聚类算法

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K-均值（K-Means）算法用于解决无监督学习中聚类问题，其输入为聚类组数量$K$，以及数据集${x^{(1)},x^{(2)},dots,x^{(m)}}$，其中$x^{(i)}inmathbb{R}^n$（不再添加$x^{(i)}_0=1$这一项）。算法步骤为：

首先需要随机选取$K$个聚类中心（Cluster Centroid）$mu_1,mu_2,dots,mu_Kinmathbb R^n$。

• 先计算每个样本与各个聚类中心的距离$|x^{(i)}-mu_k|$，令$c^{(i)}$为距离样本$x^{(i)}$最近聚类中心的索引$k$，即$c^{(i)}=minlimits_k|x^{(i)}-mu_k|$。
• 然后对每个聚类中心$mu_k$，计算上一步中关联到该聚类的样本的均值（即所有$c^{(i)}=k$的样本$x^{(i)}$的均值），将该均值作为$mu_k$新的值，即找到新的聚类中心。

重复上面的步骤直至算法收敛，即聚类分组情况不再改变。

在算法的迭代过程中，可能遇到某个聚类中心没有关联到任何样本的情况（即没有样本与该聚类中心的距离最近），我们的解决办法通常是随机指定一个新的聚类中心替换掉它，或者直接淘汰该聚类组。

由上面的过程得知K-均值算法的代价函数为：

优化目标是：

K-均值算法的代价函数又称为畸变函数（Distortion Function），在迭代过程中，代价函数的值不可能增大，应该是一直减小的。

关于$K$个聚类中心的初始化，我们通常在数据集中选择$K$个不同的样本作为聚类中心的初始值。另外需要注意的是，选择不同的聚类中心初始值，可能使算法收敛于不同的结果，可能收敛于局部最优解而非全局最优解，如下图所示：

右上角的结果为最优解，但如果聚类中心的初始值不同，可能收敛于下面两张图片表示的非最优解。

为避免这种情况，我们往往会多次运行K-均值算法，每次随机选择聚类中心的初始值，然后找到使代价函数值最小的聚类分组情况，作为我们最终的聚类分组结果。不过这种方法往往在聚类组数量较小时使用（通常为$Klt10$），如果$K$很大，即使算法没有收敛于全局最优解，往往也能输出理想的聚类分组结果，使用该方法的收效可能不大。

另外一个问题是如何选择聚类组数量$K$。显然，在聚类问题中，聚类组数目$K$通常应该小于样本数$m$。有时我们可能会使用“肘部法则”帮助我们选择$K$，其原理是在不同的$K$值下，计算算法收敛后的代价函数值，我们可能会得到如下图所示的“胳膊肘”曲线：

随着$K$的增大，$J$的值一定会减小，除非我们的算法收敛于一个糟糕的局部最优解。我们根据上面的函数曲线，选择“肘关节”处$K$的值。但在实际情况中，函数曲线通常不会呈现出“胳膊肘”的形状（曲线较为平滑，没有斜率急剧变小的点），我们更普遍的做法依然是根据具体的问题和需求指定$K$的值。

原文:大专栏  K-均值聚类算法

K-均值聚类算法

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