想要知道如何优化Kmeans，首先得知道：
- 什么是Kmeans？
- Kmeans的优点；
- Kmeans的缺陷；
知道了以上这些知识点，我们才能针对性优化Kmeans。
Kmeans是一种非监督的聚类算法，首先选取K值，并随机初始化K个质心，计算每个样本与质心的相似度，将样本划分到距离其最近的一个质心的堆簇，然后计算每个堆簇的新的质心，迭代上述过程，直到质心没有新的变动。如果数据集很大，Kmeans的收敛速度会很慢。
Kmeans的算法流程
• 初始化常数K，随机选取初始点为质心
• 重复计算以下过程，直到质心不再改变
o 计算样本与每个质心之间的相似度，将样本归类到最相似的类中
o 重新计算质心
• 输出最终的质心以及每个类
Kmeans的优点：
非常简单，易于实现。
Kmeans的缺陷：
- K值需要预先选定，K值的选择对于最后的聚类效果影响非常大。需要一定的先验知识。
- Kmeans对于质心的初始点位置敏感，不同的初始化位置会导致不同的聚类结果。
- 对离群点（异常点）敏感。
针对以上三个缺陷，提出如下三个优化方法：
- 针对K值选择，使用先验知识选取K的备选。
- 针对初始化质心，二分K-均值。具体：首先将数据集划分为一个群簇（整体），然后将其一分为二，最大限度降低聚类代价函数（误差平方和函数），形成两个群簇。迭代这个过程，直到群簇数量等于K值。
- 对数据集的异常样本做处理。
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来源：CSDN
作者：panda爱学习
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