原形聚类-K_Means

其他 2018-05-27 04:43:10 阅读次数: 0

原形聚类

“原形”是指样本空间中具有代表性的点
原形聚类也叫“基于原形的聚类”，此类算法假设聚类结构能通过一组原形刻画，在现实聚类任务中极为常用。

K_Means

对给定样本集合 $D=\{\mathbf{x}_i\}_{i=1}^{m}$ ，“K均值”（K_Means）算法针对聚类所得簇划分 $C=\{C_j\}_{j=1}^{k}$ 最小化平方误差

E = \sum_{i = 1}^{k} \sum_{x \in C_{i}} | | x - μ_{i} | |

$E=\sum_{i=1}^{k}\sum_{\mathbf{x}\in C_i}||\mathbf{x}-\mathbf{\mu}_i||$
其中

μ_{i} = \frac{1}{| C_{i} |} \sum_{x \in C_{i}} x

$\mathbf{\mu}_i=\dfrac{1}{|C_i|}\sum_{\mathbf{x}\in C_i}\mathbf{x}$ 是簇

C_{i}

$C_i$ 的均值向量。
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