【简单数据】聚类算法初识
【聚类】
根据数据的相似性进行分组。相似性衡量方法有距离、相似系数、核函数和DTW。介绍5种常用的聚类。
【means聚类】
最优距离求解问题（质心到区域内点距离和最小）。
获取数据 n 个 m 维的数据【聚类数据】
随机生成 K 个 m 维的点【初始质心】
while(t)【停止条件】
for(int i=0;i < n;i++)【所有数据遍历】
for(int j=0;j < k;j++)【与每个质心计算距离分类】
计算点 i 到类 j 的距离
for(int i=0;i < k;i++)【计算每个类的质心并更新】
1. 找出所有属于自己这一类的所有数据点
2. 把自己的坐标修改为这些数据点的中心点坐标
end
关键部分：距离算法、质心更新。
输入条件：聚类数量
输出结果：质心、距离
距离算法；欧式距离（各属性欧式距离），聚类边界。
质心更新：均值（各属性向量均值），也是趋向密度最大，依靠上次聚类值。
评价指标：误差平方和。（目标函数）
局部最优：质心选取不合理（2个质心在一个类）。
【mean-shift聚类】
密度最优求解问题（半径确定，质心趋向密度最大）。
计算某一点A与其周围半径R内的向量距离的平均值M，计算出该点下一步漂移（移动）的方向（A=M+A）。当该点不再移动时，其与周围点形成一个类簇，计算这个类簇与历史类簇的距离，满足小于阈值D即合并为同一个类簇，不满足则自身形成一个类簇。直到所有的数据点选取完毕。
关键部分：质心更新（即密度算法，趋向密度最大）。
输入条件：半径距离（欧式距离）。
输出结果：质心、聚类数量。
密度算法/质心更新：加权向量均值。
改进算法：核函数/高斯函数（半径即带宽），给每个向量赋予权重，距离更近的点贡献更大（权重就是滤波，滤掉距离较远的点/大于带宽）。
质心寻找：依靠遍历并标记。
局部最优：不同的簇不同的密度，最终找到自己的最大。
【DBSCAN聚类】
限定密度条件问题。
密度算法/质心更新：依靠区域内点数。
质心寻找：依靠遍历和标记。
【EM聚类】
如果一组数据有隐式数据，能够更好的帮助聚类，就可以用EM。实质上是反馈和迭代的过程。
GMM是点到质心的密度概率，K-means是点到质心的距离。EM求的是密度最优问题。质心更新依靠上次聚类点。
【层次聚类】
步骤一：（初始化）将每个样本都视为一个聚类；
步骤二：计算各个聚类之间的相似度；
步骤三：寻找最近的两个聚类，将他们归为一类；
步骤四：重复步骤二，步骤三；直到所有样本归为一类或指定几类。
这个比较容易懂。
to be continued
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