K-Means聚类算法应用原理

K-Means聚类实际应用

图像分割

商业分析

就业分析

人流量统计分析

1.文档分类器

根据标签、主题和文档内容将文档分为多个不同的种类。这是一个非常标准且经典的K-means算法分类问题。首先需要对文档进行初始化处理，将每个文档都用矢量来表示，并使用术语频率来识别常用术语进行文档分类，这一步很有必要。然后对文档向量进行聚类以识别文档组中的相似性。

2.物品传输优化

使用K-means算法的组合找到无人机最佳发射位置和使用遗传算法来解决旅行商的行车路线问题，优化无人机物品传输过程。

3.识别犯罪地点

使用城市中特定地区的相关犯罪数据，分析犯罪类型、犯罪地点以及两者之间的联系，可以对城市中容易犯罪的地区做高质量的侦查。这是基于德里飞行情报区犯罪数据的论文。

4.客户分类

聚类能够帮助营销人员改善他们的客户群（在其目标区域内工作），并根据客户的购买历史、兴趣或活动监控来对客户类别做进一步的细分。这是关于电信运营商如何将预付费客户分为充值模式、发送短信和浏览网站几个类别的白皮书。对客户进行分类有助于公司针对特定客户群制定特定的广告。

5.球队状态分析

分析球员的状态一直都是体育界的一个重点。随着竞争越来越激烈，机器学习在这个领域也扮演着至关重要的角色。要是你想创建一个优秀的球队并且喜欢根据球员的状态来识别类似的球员，那么K-means算法是一个很好的选择。

6.保险欺诈检测

机器学习在汽车、医疗保险和保险欺诈检测领域中应用广泛。利用以往欺诈性索赔的历史数据，根据它和欺诈性模式聚类的相似性来识别新的索赔。由于保险欺诈可能会对公司造成数百万美元的损失，因此欺诈检测对公司来说至关重要。这是汽车保险中使用聚类来检测欺诈的白皮书。

7.乘车数据分析

面向大众公开的Uber乘车信息的数据集，为我们提供了大量关于交通、运输时间、高峰乘车地点等有价值的数据集。分析这些数据不仅对Uber大有好处，而且有助于我们对城市的交通模式进行深入的了解，来帮助我们做城市未来规划。

8.网络分析犯罪分子

网络分析是从个人和团体中收集数据来识别二者之间的重要关系的过程。网络分析源自于犯罪档案，该档案提供了调查部门的信息，由此对犯罪现场的罪犯进行分类。

9.呼叫记录详细分析

呼叫详细记录（CDR）是电信公司收集的关于用户呼叫，短消息和网络活动等信息的集合。将通话详细记录与客户个人资料结合在一起，这就能帮助电信公司对客户需求做更多的预测。

10.IT警报的自动化聚类

大型企业IT基础架构技术组件（如网络，存储或数据库）会生成大量的警报信息。由于警报信息可以指向具体的操作，因此必须对警报信息进行手动筛选，确保后续过程的优先级。对数据进行聚类可以对警报类别和平均修复时间做深入了解，有助于对未来故障进行预测。

K-Means算法原理

这里拿Andrew Ng的机器学习教程中的图如下来说明，将其分为两类

人眼很容易看出上下各一堆，共两类 第一步：随机选取两个点，作为聚类中心

第二步：计算每个点到聚类中心的距离，并分别标记

第三步：可以看出不是理想结果，重新计算聚类中心位置

第四步：聚类中心改变后，重新计算距离，即第二步，再分为两类

第五步：不断重复以上步骤，最终如下

总结：k-means算法是一种无监督学习方法，自己完成分类过程，效果视具体实例，表现不同。

关注下一篇博文：C++实现K-Means

博主：菜鸟程序员

初衷：学习资料，程序设计，视觉算法，求职经验，工作心得