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K 均值算法是聚类分析的一种机器学习算法，通过相似度或者数据之间的距离进行分类，将样本划分成 N 个分类。相似度的算法使用闵可夫斯基距离，公式如下:

• p=1 时为曼哈顿距离

d(x, y) = ${\sum }_{i=1}^n|x_i-y_i|$

• p=2 时为欧氏距离

d(x, y) = ${\sum }_{i=1}^n|x_i-y_i|$

聚类算法主要可以通过距离、密度等算法进行分类，本文主要实现按距离进行分类的 KMean 算法。

1. 首先初始化质心
2. 将样本分配到距离最近的质心，并创建 k 个聚类
3. 根据每个聚类，从新计算质心并分配样本，直到质心的变化不大

Sklearn 实现K Mean

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeansX = np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
print(kmeans.labels_)
# 预测分类
kmeans.predict([[0, 0], [12, 3]])
# 或者中心点 质心
kmeans.cluster_centers_

总结

K 均值算法很好理解，通过算法找到最优中心点，从而将样本进行分类。