在很多学习中，热情的魔镜可能是看不见的，但重要的是！
k均值聚类算法的中文名称可能被称为“k均值聚类算法”。 这是统计学和数据挖掘领域常用的算法。 在维基百科上， k-meansclusteringisamethodofclusteranalysiswhichaimstopartitionobservationsintokclustersinwhicheachobservationbellvation tion ton tothothothothon (将n个观察值分为k个类，每个类的观察值最接近该类的平均值，远离其他类的平均值。
首先，让我们来看看最简单、最直观的图标。 Oracle培训
上图有很多点，现在我想把他们分成三个集群，该怎么办？ 作为人我一眼就能看出来，计算机不是那么容易分类的。 我们必须借一些算法。 中小学就是其中之一。 k均值不仅可以扩展到二维空间的聚类，还可以扩展到n维向量空间，处理文字、图像、声音等。
上图显示了k均值算法的基本步骤。 oracle教程
输入：将要处理的数据集(例如，上图中的点集)划分为集群的数目(例如三个)，一个mean的计算方法(例如两点之间的距离函数，) )。
Step1.首先随机给各点上色，计算同种颜色点坐标的算术平均值，给出对应的平均分。
Step2.根据当前计算出的平均分，将所有点集分为三个类别，并为每个类别中的每个点赋予与其最接近的平均分相同的颜色。 怎么分？ 这里介绍一种叫做英文名“Voronoi diagram”的“深荷花多边形法”。 (请参见热情魔镜最后的维基链接。 于是，形成了如下图。
趋势1 :数据资源化
资源化是什么，意味着大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，成为大家竞相抢夺的新焦点。 因此，企业必须提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势2 :与云计算深度合作
大数据离不开云处理。 云处理为大数据提供灵活可扩展的基础设施，是产生大数据的平台之一。 从2013年开始，大数据技术将开始与云计算技术紧密结合，预计未来两者的关系将更加密切。 此外，物联网、移动互联网等新的计算形态，也将一起助力大数据革命，对大数据营销起到巨大的影响力。
趋势三：科学理论突破
随着大数据的迅速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很可能是一场新的技术革命。 随之而来的数据挖掘、机器学习、人工智能等相关技术，有可能改变数据世界的许多算法和基础理论，实现科技上的突破。
趋势4 :建立数据科学和数据联盟
未来，数据科学将成为专业学科，并为越来越多的人所认知。 各大学设立专业的数据科学类专业，并产生与之相关的新就业岗位。 同时，基于数据这一基础平台，还建立了跨领域的数据共享平台，然后数据共享将扩展到企业级，成为未来产业的核心。
趋势5 :数据泄露泛滥
未来几年，数据泄露事件的增长率可能会达到100%，但数据来源必须得到安全保障。 未来，无论是否具备安全措施，财富500强企业都将面临数据攻击。 所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。 财富500强中，超过50%的公司将担任首席信息安全官。 企业必须从新的角度确保自身和客户数据，所有数据都必须从创建之初就确保安全性，而不是数据存储的末尾。 事实证明，仅仅加强后者的安全措施没有任何帮助。
Step3.重复step2直到所有点的颜色都不变。
算法结束，输出以下结果。 oracle视频教程
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上面的示例位于简单的二维空间中，但放置在三维空间中会修改mean的计算方法。 实际上，在处理多维空间、文字、图像等问题时，计算公式因问题而异。 此时，mean的意思可能不是“平均”。 用“相似度”和“差异度”来衡量个体之间的关系也许比较好。 有关详细信息，请参见热情的魔镜一。
按照惯例，应该在下面粘贴我自己写的k均值算法代码，但很遗憾，我仍然在想办法在Python的numpy库和matplotlib库中画画。 参考热心的魔镜2有Python语言的代码。
最后感谢数据挖掘老师Devert Alexandre。 因为这篇报道的照片都是从他的slides上剪的。 ^_^
参考热情的魔镜一
参考热情的魔镜二
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