聚类算法之K均值算法(k-means)的Python实现K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则 。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小 。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数 。
通常 ， 人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类，即把相似的（或距离近的）样本聚为同一类，而把不相似的（或距离远的）样本归在其他类 。
所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个可观察属性 ， 使用某种算法将D划分成k个子集，要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能高 。其中每个子集叫做一个簇 。
k-means算法是一种很常见的聚类算法 ， 它的基本思想是：通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案，使得用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小 。
看起来还不错
分析一个公司的客户分类 ， 这样可以对不同的客户使用不同的商业策略，或是电子商务中分析商品相似度，归类商品，从而可以使用一些不同的销售策略，等等 。
python数据分析-聚类分析（转载）聚类分析是一类将数据所对应的研究对象进行分类的统计方法 。这一类方法的共同特点是python中聚类的函数 ， 事先不知道类别的个数与结构python中聚类的函数；进行分析的数据是表明对象之间的相似性或相异性的数据，将这些数据看成对对象“距离”远近的一种度量，将距离近的对象归入一类，不同类对象之间的距离较远 。
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聚类分析根据对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析，其中，Q型聚类是指对样本的聚类，R型聚类是指对变量的聚类 。本节主要介绍Q型聚类 。
一、距离和相似系数
1.1、距离 在聚类过程中，相距较近的样本点倾向于归为一类，相距较远的样本点应归属于不同的类 。最常用的是Minkowski距离 。当各变量的单位不同或变异性相差很大时，不应直接采用Minkowski距离 ， 而应先对各变量的数据做标准化处理，然后用标准化后的数据计算距离 。使用SciPy库spatial模块下的distance子模块可以计算距离，使用该子模块下的pdist函数可以计算n维空间中观测值之间的距离，其语法格式如下：
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建议收藏！10 种 Python 聚类算法完整操作示例 聚类或聚类分析是无监督学习问题 。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群 。有许多聚类算法可供选择 ， 对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法 。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置 。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法 。完成本教程后，你将知道：
聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务 。它包括自动发现数据中的自然分组 。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据 ， 并在特征空间中找到自然组或群集 。
群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集 。群集可以具有作为样本或点特征空间的中心(质心)，并且可以具有边界或范围 。
聚类可以作为数据分析活动提供帮助，以便了解更多关于问题域的信息，即所谓的模式发现或知识发现 。例如：
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