1、作用
聚类分析是一种基于中心的聚类算法（K 均值聚类），通过迭代，将样本分到 K 个类中，使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小。与分层聚类等按照字段进行聚类的算法不同的是，快速聚类分析是按照样本进行聚类。
2、输入输出描述
输入：1 个或一个以上的定类变量（独热编码非必选）或者定量变量，预先设定类别个数。
输出：根据预先设定的类别个数，划分为其设定的类别。
3、案例示例
根据调研用户的收入、年龄、学历等变量进行聚类，分为高质量人类，精英人士与普通人3个类别。
4、matlab
描述：
输入：X：原始数据矩阵；k：聚类数量
输出：idx：每个点的聚类标号；c：k个聚类质心位置；sumd：类间所有点与该类质心点距离之和；d：每个点与所有质心的距离
5、建模步骤
K-Means 算法是一种无监督学习，同时也是基于划分的聚类算法，一般用欧式距离作为衡量数据对象间相似度的指标，相似度与数据对象间的距离成反比，相似度越大，距离越小。算法需要预先指定初始聚类数目 k 以及 k 个初始聚类中心，根据数据对象与聚类中心之间的相似度，不断更新聚类中心的位置，不断降低类簇的误差平方和（Sum of Squared Error，SSE），当 SSE 不再变化或目标函数收敛时，聚类结束，得到最终结果。
其核心思想是：
首先从数据集中随机选取 k 个初始聚类中心 Ci(1 ≤ i ≤ k) ，计算其余数据对象与聚类中心 Ci 的欧氏距离，找出离目标数据对象最近的聚类中心 Ci ，并将数据对象分配到聚类中心 Ci 所对应的簇中。然后计算每个簇中数据对象的平均值作为新的聚类中心，进行下一次迭代，直到聚类中心不再变化或达到最大的迭代次数停止。
空间中数据对象与聚类中心间的欧式距离计算公式为：
其中，x 为数据对象，Ci 为第 i 个聚类中心，m 为数据对象的维度，xj，Cij 为 x 和 Ci 的第 j 个属性值。
整个数据集的误差平方和 SSE 计算公式为：
其中，SSE 的大小表示聚类结果的好坏，k 为簇的个数。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_60466670/article/details/125765856
Author: 路Lu727
Title: 分类——K-Means聚类分析
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