1、從Kmeans說起

Kmeans是一個非?；A的聚類算法，使用了迭代的思想，關于其原理這里不說了。下面說一下如何在matlab中使用kmeans算法。

創建7個二維的數據點：
代碼如下:x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]];
使用kmeans函數：
代碼如下:class = kmeans(x, 2);
x是數據點，x的每一行代表一個數據；2指定要有2個中心點，也就是聚類結果要有2個簇。 class將是一個具有70個元素的列向量，這些元素依次對應70個數據點，元素值代表著其對應的數據點所處的分類號。某次運行后，class的值是：
代碼如下:
 2
 2
 2
 1
 1
 1
 1
這說明x的前三個數據點屬于簇2，而后四個數據點屬于簇1。 kmeans函數也可以像下面這樣使用：
代碼如下:
>> [class, C, sumd, D] = kmeans(x, 2)

class =
     2
     2
     2
     1
     1
     1
     1

C =
    4.0629    4.0845
   -0.1341    0.1201

sumd =
    1.2017
    0.2939

D =
   34.3727    0.0184
   29.5644    0.1858
   36.3511    0.0898
    0.1247   37.4801
    0.7537   24.0659
    0.1979   36.7666
    0.1256   36.2149

class依舊代表著每個數據點的分類;C包含最終的中心點，一行代表一個中心點；sumd代表著每個中心點與所屬簇內各個數據點的距離之和；D的每一行也對應一個數據點，行中的數值依次是該數據點與各個中心點之間的距離，Kmeans默認使用的距離是歐幾里得距離（參考資料[3]）的平方值。kmeans函數使用的距離，也可以是曼哈頓距離（L1-距離），以及其他類型的距離，可以通過添加參數指定。

kmeans有幾個缺點（這在很多資料上都有說明）：

1、最終簇的類別數目（即中心點或者說種子點的數目）k并不一定能事先知道，所以如何選一個合適的k的值是一個問題。
2、最開始的種子點的選擇的好壞會影響到聚類結果。
3、對噪聲和離群點敏感。
4、等等。

2、kmeans++算法的基本思路

kmeans++算法的主要工作體現在種子點的選擇上，基本原則是使得各個種子點之間的距離盡可能的大，但是又得排除噪聲的影響。 以下為基本思路：

1、從輸入的數據點集合（要求有k個聚類）中隨機選擇一個點作為第一個聚類中心
2、對于數據集中的每一個點x，計算它與最近聚類中心(指已選擇的聚類中心)的距離D(x)