吴恩达ML课程笔记（Chapter13）

文章目录

• Lesson13
• 13-2 k-means算法
• 13-3 优化目标
• 13-4 随机初始化
• 13-5选取聚类的数量

Lesson13

K：聚类的数量
c⁽ⁱ⁾:样本点x⁽ⁱ⁾被分到的聚类的索引值
μ_k:第k个聚类中心的位置

13-2 k-means算法

1.聚类算法：把无标记（non-label）的数据分成一簇一簇的算法

2.k-means算法：我的另一篇博客

3.k-means算法也可以分类那些数据比较集中的数据集，比如像这样：

4.这里需要注意一点，大写K用来表示聚类/簇的数量，小写k用来表示1~K区间里的某一个数

13-3 优化目标

1.优化目标：
cⁱ:第i个点被分类到的聚类的索引

J(c⁽¹⁾,c⁽²⁾,…c^(m),μ₁，…,μ_k)=$\frac{1}{m}$ $\sum_{i=1}^m{xi到xi被分类到的聚类中心点的平方}$
我们就是要找到这一套c和μ，使得上述J最小。K-means算法的第一步就是在找这套c，第二步就是找这套μ

13-4 随机初始化

1.首先需要注意，应该使K<m

2.随机选取聚类中心的方法：从样本点中选取聚类中心

3.聚类中心落在了局部最优的两个例子：

4.我们可以重复选取聚类中心+移动聚类中心这一过程很多次（一般是50~1000），然后从中挑出使代价函数J（它的详细定义见13-3的第一点，代价函数也称为畸变值）最小的一个

5.一般选K=2~10之间时，可以保证我们找到较好的聚类；但是如果K比10大很多很多的话，那多次运行随机初始化的结果可能和第一次运行得到的结果差不多

13-5选取聚类的数量

1.肘部算法（elbow method）：
比如下面的这个代价函数和聚类数量的关系曲线，K取3以后畸变值下降的速度就慢了很多，所以K取3就是比较合适的

2.但是其实在实际生活中，得到的可能都是像这样的图线：

这样就没办法很清晰地判断它的拐点

3.所以选择K值的一个比较可靠的方法是人为选择，看自己选择K-means算法的目的是什么，实际需要多少个类

来源：CSDN

作者：肥仔肥仔

链接：https://blog.csdn.net/yuanren201/article/details/103831167