2023年AI產(chǎn)品這么火，連帶著相關(guān)的行業(yè)、技術(shù)也變得越發(fā)炙熱。之前我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了一些算法，這篇文章，我們來學(xué)習(xí)聚類問題中最經(jīng)典的K均值（K-means）算法。

前面的文章中，我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了K近鄰、樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹和支持向量機(jī)等分類算法，也學(xué)習(xí)了線性回歸等回歸算法，其中決策樹和隨機(jī)森林也可以解決回歸問題。

今天我們來學(xué)習(xí)聚類問題中最經(jīng)典的K均值（K-means）算法，與前面學(xué)習(xí)過的算法不同的是，聚類算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，不需要提前給數(shù)據(jù)的類別打標(biāo)。

一、基本原理

假設(shè)有一個(gè)新開辦的大學(xué)，即便還沒有開設(shè)任何的社團(tuán)，有不同興趣愛好的同學(xué)們依然會(huì)不自覺的很快聚在一起，比如喜歡打籃球的、喜歡打乒乓球的、喜歡音樂的等等。

這時(shí)候就可以順勢(shì)開設(shè)籃球社團(tuán)、乒乓球社團(tuán)、音樂社團(tuán)，再有同學(xué)想加入社團(tuán)的時(shí)候，就可以直接根據(jù)自身興趣選擇社團(tuán)了。

把這個(gè)場(chǎng)景遷移到機(jī)器學(xué)習(xí)上，擁有不同興趣的學(xué)生就是數(shù)據(jù)樣本，我們來試著來給他們歸類。

向量空間中，距離近的樣本意味著有更高的相似度，我們就把它們歸為一類，然后用該類型所有樣本的中心位置標(biāo)識(shí)這個(gè)類別，再有新樣本進(jìn)來的時(shí)候，新樣本離哪個(gè)類別的中心點(diǎn)更近，就屬于哪個(gè)類別，然后再重新計(jì)算確定新的中心點(diǎn)。

不斷重復(fù)上述操作，就能把所有的數(shù)據(jù)樣本分成一個(gè)個(gè)無交集的簇，也就是對(duì)所有數(shù)據(jù)樣本完成了歸類。

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這就是K-means算法的思路：根據(jù)距離公式計(jì)算n個(gè)樣本點(diǎn)的距離，距離越近越相似，然后按這個(gè)規(guī)則把它們劃分到K個(gè)類別中，讓每個(gè)類別中的樣本點(diǎn)都是更相似的。

我們把這K個(gè)類別叫做“聚類”，聚類的表現(xiàn)就是圖中一組一組聚在一起的數(shù)據(jù)，“聚類”的中心位置叫做“質(zhì)心”，質(zhì)心代表了聚類內(nèi)樣本的均值。

需要注意的是，K-means算法中的K表示要分成K個(gè)聚類，那么如何確定K值就是一個(gè)繞不開的問題了。

其實(shí)沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，我們一般根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來設(shè)定K值，也可以選幾個(gè)有代表性的K值，然后選擇效果最好結(jié)果對(duì)應(yīng)的K值即可。

二、應(yīng)用場(chǎng)景

電商業(yè)務(wù)中，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的前提是對(duì)用戶進(jìn)行分層，然后根據(jù)不同層次的用戶采取不同的運(yùn)營(yíng)策略。

這時(shí)候可以收集用戶的消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額、最近消費(fèi)時(shí)間等消費(fèi)數(shù)據(jù)，并使用K-means算法將用戶分為不同的層級(jí)，然后針對(duì)高價(jià)值用戶，可以提供專享活動(dòng)或個(gè)性化服務(wù)，提高用戶價(jià)值感和忠誠(chéng)度，針對(duì)將要流失的用戶，可以采用發(fā)放優(yōu)惠券等挽留策略，盡可能留住用戶。

K-means算法是一種非常常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，以下是一些應(yīng)用場(chǎng)景：

• 客戶細(xì)分：在市場(chǎng)營(yíng)銷中，可對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，將相似的客戶分為同一類，以便進(jìn)行更有效的營(yíng)銷策略制定。
• 圖像分割：在計(jì)算機(jī)視覺中，可用于圖像分割，將圖像中的像素分為幾個(gè)不同的區(qū)域。
• 異常檢測(cè)：可用于異常檢測(cè)，通過將數(shù)據(jù)點(diǎn)聚類，找出那些與大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)不同的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。
• 文檔聚類：在自然語言處理中，可用于文檔聚類，將相似的文檔分為同一類，以便進(jìn)行更有效的信息檢索。
• 社交網(wǎng)絡(luò)分析：在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，K-means可用于發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)，將相似的用戶分為同一類。

三、優(yōu)缺點(diǎn)

K-means算法的優(yōu)點(diǎn)：

• 簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)：原理簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)起來相對(duì)容易。
• 計(jì)算效率高：時(shí)間復(fù)雜度近似為線性，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集可以較快地得到結(jié)果。
• 可解釋性強(qiáng)：結(jié)果（即聚類中心）具有很好的可解釋性。

K-means算法的缺點(diǎn)：

• 需要預(yù)設(shè)聚類數(shù)目：需要預(yù)先設(shè)定K值（即聚類的數(shù)目），但這個(gè)值通常難以準(zhǔn)確估計(jì)。
• 對(duì)初始值敏感：算法結(jié)果可能會(huì)受到初始聚類中心選擇的影響，不同的初始值可能會(huì)導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果。
• 可能收斂到局部最優(yōu)：可能會(huì)收斂到局部最優(yōu)解，而非全局最優(yōu)解。
• 對(duì)噪聲和離群點(diǎn)敏感：對(duì)噪聲和離群點(diǎn)敏感，這些點(diǎn)可能會(huì)影響聚類中心的計(jì)算。

四、總結(jié)

本文我們介紹了K-means聚類算法，它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，其基本思想是通過計(jì)算樣本點(diǎn)之間的距離，將距離近的樣本歸為一類。

盡管K-means算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)、計(jì)算效率高且結(jié)果具有很好的可解釋性，但它也存在一些缺點(diǎn)，如需要預(yù)設(shè)聚類數(shù)目、對(duì)初始值敏感等。因此，在使用K-means算法時(shí)，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特性，適當(dāng)調(diào)整算法參數(shù)和處理方式，以達(dá)到最佳的聚類效果。

至此，常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本介紹完畢，接下來我們開始深度學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)。

下篇文章，我們會(huì)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是理解深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，敬請(qǐng)期待。