machine-learning/homework_03_kmeans/homework/作业报告.md

作业报告

1. 基本的kMeans方法

​ 首先我编写了一个最基础的kMeans类，聚类方法采用简单的离最近重心进行归类，并且不进行任何映射。原始数据点如下所示：

图1. 原始数据点

采用基础的kMeans方法分成两类后的结果如下所示：

图2. 采用基本的kMeans方法进行分类

2. 对原始数据进行变换

​ 对原始数据点进行分析后，觉得可以将原始点映射到一个离(0, 0)点距离的空间中去，同样对数据归为两类，最终运行结果如下所示：

图3. 对原始数据点进行变换后再使用kMeans归类

可以看到，通过对原始点进行变换后，归类后的效果更好。

3. 其他聚类方法

​ 除了上述简单的聚类方法后，我还通过查找资料学习了到了一种根据密度进行聚类的方法，其核心思想是认为同一类别的样本，它们之间应该是紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在，通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。其伪代码如下：

密度聚类不需要提前给定分类数，但其对参数eps和minPts比较敏感，如果选取不当，可以不能将数据点归类开，或者归类质量较低。对于给定的数据，在对参数多次尝试后，最后发现当eps=5，minPts=5时聚类效果不错，运行结果如下所示：

图4. 采用密度聚类