这是我看下来，最简单的内容，哭了，K-means，so nice

K-means，由于太过简单，不需要数学推导时，一时间甚至无从下指

首先，K-means需要提前锚定几个点，然后让所有数据样本根据与这几个点的距离，将分别选择最短距离凑成一簇

有那么点近水楼台先得月，兔子硬吃窝边草的意思

然后所有样本分别站队分组后，每个组再重新选出新的锚定点：计算出所有特征各自的均值，作为新锚定点

重复分组与计算新锚点，直到最终所有组的锚点不再改变，或是超过最大迭代次数。

1. 确定初始锚点
2. 数据样本分组
3. 计算各组新锚点
4. 重复2和3步，直到达标

但非常关键的是，如何确定初始锚点？以及，需要几个初始锚点？

需要几个初始锚点： 这个其实不好说，在scikit-learn里，默认是8个，但要想获得更好的聚类效果，一般可以调试选择最终表现较好的锚点数$N_{point}$

如何确定初始锚点： 可以随机，但是有一个优化选择初始锚点的方式，一般被称为K-means++

K-means++：也是先确定了锚点数$N_{point}$，然后，

1. 首先随机选取一个锚点，此时，所有样本都归于当前锚点
2. 计算出所有样本到锚点的距离，选择距锚点最远的样本点，作为新的锚点，
3. 计算出所有样本到新锚点的距离，如果到新锚点距离更短，则分到新锚点组
4. 然后再次分别计算所有样本到各自锚点的距离，选择各组中距离锚点最远的点，作为新锚点，（注意：如果已经有多个锚点，也是依次遍历多个锚点，生成新锚点）
5. 依次循环234步，直到得到$N_{point}$个锚点

K-means++，仅仅是获取$N_{point}$个新锚点，还要重新开始进行聚类，即

1. 确定初始锚点
①. 首先随机选取一个锚点，此时，所有样本都归于当前锚点
②. 计算出所有样本到锚点的距离，选择距锚点最远的样本点，作为新的锚点，
③. 计算出所有样本到新锚点的距离，如果到新锚点距离更短，则分到新锚点组
④. 然后再次分别计算所有样本到各自锚点的距离，选择各组中距离锚点最远的点，作为新锚点，（注意：如果已经有多个锚点，也是依次遍历多个锚点，生成新锚点）
⑤. 依次循环234步，直到得到$N_{point}$个锚点

2. 数据样本分组
3. 计算各组新锚点
4. 重复2和3步，直到达标

步骤很清晰，思路很明确，下笔如有神！开敲键盘~

程序设计

数据结构

考虑到每个簇，有各自的锚点，还有分组的点，并且都有一样的计算距离的方式
用字典或是创建一个类的对象来存储各个簇（组）的数据，也是可以的

但考虑到，样本要同时与每个锚点计算并比较距离，如果是用对象的话呢，不太好在类之外进行比较

因此，不如直接用字典存储，然后在外边定义一个计算距离的方法，直接在外边进行比较，会更方便吧

那就是，一个字典，包含了多个组别，每个组别都有各自的锚点、分组数据、组均方误差

字典 = {
		"组1":[xxxx],
		"组2":[xxxx]
		# .......[xxxx]表示对应的锚点..........
}

但在对每个样本进行分类时，遇到点小麻烦，有两个思路：
思路一：

• 维护一张所有样本与所有组锚点距离的dataframe表，每次都计算出所有样本与新锚点的距离
• 再给每个样本获取距离最小的对应锚点，并添加一个新列class，这个新列存的是每个样本的组别名
• 再对组别名新列，进行分组聚合，也就是每个组都割裂开各自的数据（这里要注意，新列里的组别名要跟字典的组名保持一致）
• 将割裂开的数据，依次计算各特征的均值作为新锚点，并对比旧锚点是否有改变
• 判断是否需要再迭代：是否超迭代次数或锚点是否无改变？
• 如果需要再迭代，那就继续循环，否则停止迭代，输出最终的分组锚点及数据

思路二：

• 所有锚点都存在一个列表里
• 对一条数据，计算各样本与新锚点的距离，并存入一个新列表里。
• 获取列表中距离最小的下标值，并获取到对应的锚点
• 用pandas里的apply函数，对所有样本数据，进行相同的操作，最终得到每个样本的锚点
  如果是每个样本都单独去计算距离，再进行比较
  。。。。啊算了，思路一就挺好的，思路二还有些小问题。。。。

啊，明天再说，今晚没心思敲键盘了。。。