这是一次数据实验。基于七月算法邹博讲义和scikit-lean官网。

聚类：就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据划分为多个类别，使得类别内的数据相似性较大而类别间的相似性较小。

1 k-means算法
　参数：聚类的数目
　描述：k-means将 包含N个样本量的数据集X，分到不相交的聚类C中。每个聚类由样本的平均值决定，通常这个平均值被称为质心（中心点）。k-means算法就是要寻找质心，使得簇内平方和最小。k-均值通常被称为劳埃德算法。
$\sum _{i=0}^{n}\min _{\mu_j\in c}\left( \left\| \mu _{j}-x_{i}\right\| \right) ^{2}$
　步骤：假定输入样本$X=x_1,x_2,x_3...x_n$，输入聚类数目k。
　1 选择初始的k个类别中心$\mu_1,\mu_2,...\mu_k$。
　2 对于每个样本$x_i$，将其标记为距离类别中心最近的类别，$label_i=argmin_{1\leq j \leq k}||x_i-\mu_j||$
　3 将每个类别中心更新为 所有属于这个类别的样本的均值$\mu _{j}=\dfrac {1} {|C_j|}\sum_{i\in C_j} x_i$
　4 重复步骤2 和 3 ，直到符合退出条件。
　5 退出条件可以是：一定的迭代次数；簇中心变化率；最小平方误差。
　注意：
　0 k-means最后获得的是局部最优解。
　1 前提假设聚类是凸的，并且是同质的（各向同性的）。在遇到细长的形状、不规则流形状的时候是无效的。
　2 衡量数据相似度的计算方法有很多：欧氏距离、杰卡德相似系数、余弦相似度、Pearson相似系数、Hellinger距离等。
　3 高纬度灾难，当样本维数很高的时候，计算量很大，这时候可以先用PCA，之后再调用k-means。
　4 算法效果高度依赖初始簇中心点的选择。在scikit-learn中可以使用k-means++选择质心，这样选择质心相互距离会比较远，好于随机选择。
　5 在scikit-learn有一个参数：n_jobs，可以指定处理器个数。默认值是1;n_jobs=-1，使用所有的处理器；n_jobs=-2，有一个处理器不使用。并行处理在X 系统下会出问题。
　6 对异常点（噪音）的处理能力差。
Mini Batch K-Means
MiniBatchKMeans是KMeans的变种。不同之处是每次从样本集中随机选择一小部分样本进行计算，以减少运行时间。

试验
　1执行iris.data看效果。不同的聚类数目，不同的迭代次数。（我显然理解不了这个效果）。
　2 执行digitsdateset。比较了初始值选用：k-means++，random，pca选择的主成分三种方法的效果。

聚类效果评价
　１ Adjusted Rand index(ARI)
　2 Mutual Information based scores(AMI)
　3 homogeneity
　4 completeness
　5 V-measure
　6 Fowlkes-Mallows scores
　7 Silhouette Coefficient
　8 Calinski-Harabaz Index
继续试验
　１文本聚类