本章讲解无监督学习中最为经典的问题——聚类问题。
用投票表决实现“物以类聚”
标注数据不足始终是监督学习的一大问题，因此业界逐渐开始探索将监督学习和无监督学习结合在一起，首先通过聚类等无监督学习的算法处理数据，通过各种假设和结合聚类结果来给数据打标签，然后再把这些数据喂入监督学习算法进行建模训练，使得未经人工标注的数据，也能够起到提高监督学习模型预测准确度的效果。这种集两家之长的方法称为半监督学习。
K-means聚类算法重点关注：
- 聚类问题
- 簇
- 质心
- 多数表决
聚类问题的关键在于满足什么样条件的“物”才会作为同一类聚在一起，所以基本原则就是找相似。所谓的分类就是找相同点，相同点多了就是同一类，不同点多了就不是同一类。
样本数据集通过聚类算法最终会聚成一个个“类”，这些类就称簇（Cluster）。聚类问题就是把一个个样本数据点汇聚成一个个簇，核心思想就是“合并同类项”。
问题一：应该会聚成多少个簇？
对于分类问题，有多少个类是已知条件，但对于聚类问题，有多少个簇是未知条件。而选择不同的簇个数，可能会产生不同的聚类结果。
决定多少个簇无法有两种思路：
- 预先设定有多少个簇；
- 在聚类的过程中形成。
不同的聚类算法采取了不同的思路，主要分为：
- 划分法
- 层次法
- 密度法
- 网格法
划分法是最简单的聚类算法，预先假设待聚类的数据能够划分为K个簇，在这个假设基础上再采取各种手段完成聚类，K-means就采用了这种方法。
问题二：怎样量化相似？
可以参考KNN，使用“距离”作为度量工具。
问题三：如何进行多数表决？
在监督学习的KNN算法中，待分类点可以根据其邻居的类别来进行多数表决，而K-means最大的问题就在于每个样本点都是类别未知的。
为了解决这个问题，K-means算法创造了K个中心点，称为质心。
K-means聚类的算法原理
基本思路
K-means的聚类过程，可以看成是不断寻找簇的质心的过程，这个过程从随机设定K个质心开始，直到找到K个真正质心为止。
K-means聚类的大概步骤：
- 随机设定K个质心，对于其他数据点来说，距离哪个质心近就归为哪个簇，因此可以形成K个簇。
- 对于第一步聚成的K个簇，重新计算质心，K-means使用簇内所有样本点的均值作为新质心的坐标值。
- 根据新的质心，重新划分K个簇，以此类推，直至质心不再变化，完成聚类。
数学解析
1.找质心过程的本质
让簇内样本点到达各自质心的距离的总和最小，能够满足这个“最小”的K个质心，就是我们要找的质心。
2.距离的度量
欧几里得距离的数学表达式如下：
\[d_2(x,y) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i -y_i)^2} \]假设第 \(j\) 个簇内有 \(n\) 个数据点，根据上式，该簇的所有样本点到质心 \(\mu_j\) 的距离总和为：
\[\sum_{i=0}^n \|x_i-\mu_j\|^2 \]为什么表达式这样写？符号啥意思？？
我们的最终目标是使得集合 \(C\) 内的每个簇内的样本点到质心的距离总和最小：
\[\sum_{i=0}^n \min_{\mu_j \in C} \|x_i-\mu_j\|^2 \]具体步骤
K-means聚类算法信息表
K-means具体步骤如下：
graph TD A(随机选取K个质心) --> B[计算样本点到质心的距离] B --> C[分簇: 样本点距离哪个质心最近, 就划分为哪个簇] C --> D[重选质心: 计算簇内的所有样本点的均值作为新的质心] D --> E{质心是否改变} E --是--> B E --否--> F(结束)在Python中使用K-means聚类算法
在sklearn中，聚类算法都在cluster类库下，本文介绍的K-means算法可以通过KMeans类调用，K可通过参数n_clusters设置。
使用方法如下：
import matplotlib.pyplot as plt
# 从sklearn中导入K-means聚类算法
from sklearn.cluster import KMeans
# 导入聚类数据生成工具
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成聚类测试数据
n_samples = 1500 # 样本点个数
X, y = make_blobs(n_samples=n_samples)
# 聚类，k=3
y_pred = KMeans(n_clusters=3).fit_predict(X)
# 用点状图显示聚类效果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
聚类结果效果图：
使用make_blobs生成的X默认为两个特征维度：
array([[ 5.94517357, 6.30431031],
[-2.41766292, -6.46417324],
[ 2.6726998 , 7.1979758 ],
...,
[-2.30785925, -7.36744246],
[ 6.20006451, 6.16699149],
[ 5.2868925 , 7.10342902]])
而y实际上是样本点的标签，所以生成的其实是有标签的样本点。
array([2, 0, 2, ..., 0, 2, 2])
K-means聚类算法的使用场景
K-means算法原理简单，运算简单。最明显的问题是需要先验地设置“K”，同时由于需要求均值，所以要求数据集的维度属性类型应该是数值类型。
K-means聚类算法特点