什么是clustering？
聚类算法查看多个数据点，并自动找到彼此相关或相似的数据点。
K-means clustering 示例
循环：再次分配每个点到离它最近的质心，重新计算质心。
K-means algorithm
注意： k-means的初始化质心Mu有着和数据集一样的维度。
- step1, 计算最近的质心
- step2 移动质心
optimization objective
converge: 收敛
Cost function
又被命名为Distortion function
为什么选择cost function
moving the centroid
Initializing K-means
如果初始化k个质心，如何评估初始化的效果？
选择K < m, 随机选择K个训练样本作为k个质心。
如何选择质心的最佳选择，就是计算成本函数J为最小的.
随机初始化的算法
初始化对于K-means有重要的作用，这里的i就是多次初始化去找cost function最低的初始化方法。
Choosing the number of clusters
elbow 方法是选择cluster K的一种统计学方法，但总是很难选择。一般聚类数是通过downstream purpose(下游需求)确定。
