KMeans Clustering

                #lannister/machinelearning

                k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。其处理过程如下:
                1.随机选择k个点作为初始的聚类中心;
                2.对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇
                3.对每个簇,计算所有点的均值作为新的聚类中心
                4.重复2、3直到聚类中心不再发生改变

                Clustering is to find the relations/connections between data without labels.
                K-means is one of the most widely used algorithms.

                K-means for non-separated clusters(T-shirt sizing)

                • Find closest centroids

                          
                          
                  1
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                  K = size(centroids, 1);
                  distance = zeros(K, 1); % to store and return the min distance
                  idx = zeros(size(X,1), 1);
                  for i = 1:size(X, 1)
                  for k = 1:K
                  distance(k) = sqrt(sum((X(i,:)-centroids(k,:)).^2));
                  end
                  [mini, index] = min(distance);
                  idx(i) = index;
                  end
                • Compute Means

                          
                          
                  1
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                  [m n] = size(X);
                  centroids = zeros(K, n);
                  for k=1:K
                  log 大专栏   KMeans Clusteringic = idx==k;
                  centroids(k,:) = 1/sum(logic)*sum(X.*logic);
                  % sum(logic) is the number of examples assigned to kth centroid
                  end
                • Randomly initialize cluster centroids

                          
                          
                  1
                  2
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                  centroids = zeros(K, size(X, 2));
                  randidx = randperm(size(X, 1));
                  % Take the first K examples as centroids
                  centroids = X(randidx(1:K), :);
                • K-Means Clustering on Pixels

                          
                          
                  1
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                  % Run K-Means
                  for i=1:max_iters
                  % Output progress
                  fprintf('K-Means iteration %d/%d...n', i, max_iters);
                  if exist('OCTAVE_VERSION')
                  fflush(stdout);
                  end
                  % For each example in X, assign it to the closest centroid
                  idx = findClosestCentroids(X, centroids);
                  % Given the memberships, compute new centroids
                  centroids = computeCentroids(X, idx, K);
                  end
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