深入浅出K

K-Means算法需要用初始随机种子点来搞，这个随机种子点太重要，不同的随机种子点会有得到完全不同的结果。（可以用来解决这个问题，其可以有效地选择初始点）

我在这里重点说一下K-Means++算法步骤：

先从我们的数据库随机挑个随机点当 种子点 。 对于每个点，我们都计算其和最近的一个 种子点 的距离D(x)并保存在一个数组里，然后把这些距离加起来得到Sum(D(x))。 然后，再取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个 种子点 。这个算法的实现是，先取一个能落在Sum(D(x))中的随机值Random，然后用Random-=D(x)，直到其 =0，此时的点就是下一个 种子点 。 重复第（2）和第（3）步直到所有的K个种子点都被选出来。 进行K-Means算法。

相关的代码你可以在这里找到 （墙）另，

K-Means算法应用

看到这里，你会说，K-Means算法看来很简单，而且好像就是在玩坐标点，没什么真实用处。而且，这个算法缺陷很多，还不如人工呢。是的，前面的例子只是玩二维坐标点，的确没什么意思。但是你想一下下面的几个问题：

1）如果不是二维的，是多维的，如5维的，那么，就只能用计算机来计算了。

2）二维坐标点的X，Y 坐标，其实是一种向量，是一种数学抽象。现实世界中很多属性是可以抽象成向量的，比如，我们的年龄，我们的喜好，我们的商品，等等，能抽象成向量的目的就是可以让计算机知道某两个属性间的距离。如：我们认为，18岁的人离24岁的人的距离要比离12岁的距离要近，鞋子这个商品离衣服这个商品的距离要比电脑要近，等等。

只要能把现实世界的物体的属性抽象成向量，就可以用K-Means算法来归类了。

在《》这篇文章中举了一个很不错的应用例子，作者用亚洲15支足球队的2005年到1010年的战绩做了一个向量表，然后用K-Means把球队归类，得出了下面的结果，呵呵。

亚洲一流：日本，韩国，伊朗，沙特 亚洲二流：乌兹别克斯坦，巴林，朝鲜 亚洲三流：中国，伊拉克，卡塔尔，阿联酋，泰国，越南，阿曼，印尼

其实，这样的业务例子还有很多，比如，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。

最后给一个挺好的算法的幻灯片：

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