K-means 是一種聚類算法，且對于數(shù)據(jù)科學家而言，是簡單且熱門的無監(jiān)督式機器學習(ML)算法之一。

什么是 K-MEANS?

無監(jiān)督式學習算法嘗試在無標記數(shù)據(jù)集中“學習”模式，發(fā)現(xiàn)相似性或規(guī)律。常見的無監(jiān)督式任務包括聚類和關聯(lián)。K-means 等聚類算法試圖通過分組對象來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的相似性，與不同集群間的對象相似性相比，同一集群中對象之間的相似性更高。使用最小距離、數(shù)據(jù)點密度、圖形或各種統(tǒng)計分布等標準將其分組為集群。

K-means 通過最小化幾何點之間的平均距離將相似數(shù)據(jù)點分組成集群。為此，它以迭代方式將數(shù)據(jù)集分為非重疊子組(或集群)的固定數(shù)量 (K)，其中每個數(shù)據(jù)點均屬于集群中心均值最近的集群。

為何選擇 K-MEANS?

K-means 是一種聚類算法，部署后可用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中尚未明確標記的組。目前，它已廣泛應用于各種商業(yè)應用，包括：

客戶分割：可以對客戶進行分組，以便更好地定制產(chǎn)品。

文本、文檔或搜索結果聚類：分組以查找文本中的主題。

圖像分組或圖像壓縮：圖像或顏色相似的組。

異常檢測：從集群中找出不相似的地方或異常值

半監(jiān)督式學習：將集群與一組較小的已標記數(shù)據(jù)和監(jiān)督式機器學習相結合，以獲得更有價值的結果。

K-MEANS 的工作原理

K-means 算法能夠識別數(shù)據(jù)集中一定數(shù)量的中心，而中心屬于特定集群所有數(shù)據(jù)點的算術平均值。然后，算法將每個數(shù)據(jù)點分配給最近的集群，因為其嘗試保持盡可能小的集群(K-means 中的“means”是指計算數(shù)據(jù)平均值或查找中心的任務)。同時，K-means 嘗試保持其他集群盡可能不同。

在實踐中，其工作原理如下：

K-means 算法首先將所有坐標初始化為“K”集群中心。(K 值是一個輸入變量，位置也可以作為輸入變量。)

每經(jīng)過一次算法，每個點都會分配給其最近的集群中心。

然后，集群中心會被更新為在該經(jīng)過中分配給其的所有點的“中心”。這是通過重新計算集群中心作為各自集群中點的平均值來實現(xiàn)的。

算法會重復執(zhí)行，直到上次迭代的集群中心發(fā)生最小變化。

如果集群呈現(xiàn)一致的球形形狀，說明 K-means 在捕獲結構和進行數(shù)據(jù)推理方面非常有效。但是，如果集群呈現(xiàn)更復雜的幾何形狀，那就說明算法在數(shù)據(jù)聚類方面做得不好。K-means 的另一個缺點是，該算法不允許彼此距離較遠的數(shù)據(jù)點共享同一集群，而不管它們是否屬于該集群。K-means 本身不會從數(shù)據(jù)中了解到集群數(shù)量，而是必須預先定義信息。最后，當集群之間出現(xiàn)重疊時，K-means 無法確定如何分配重疊位置的數(shù)據(jù)點。

適用于數(shù)據(jù)科學家的 K-MEANS

由于其內(nèi)在的簡單性以及在無監(jiān)督機器學習操作中的普及，K-means 在數(shù)據(jù)科學家中大受青睞。盡管該算法存在局限性，但其在數(shù)據(jù)挖掘操作中的適用性允許數(shù)據(jù)科學家利用該算法從業(yè)務數(shù)據(jù)中衍生出各種推理，實現(xiàn)更準確的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。它被廣泛認為是數(shù)據(jù)科學家最具商業(yè)重要性的算法之一。

使用 GPU 加速聚類

聚類在各種應用程序中發(fā)揮著關鍵作用，但由于數(shù)據(jù)量不斷增加，其正面臨著計算挑戰(zhàn)。解決計算難題的極具前景的解決方案之一，即使用 GPU 進行并行計算。

在架構方面，CPU 僅由幾個具有大緩存內(nèi)存的核心組成，一次只可以處理幾個軟件線程。相比之下，GPU 由數(shù)百個核心組成，可以同時處理數(shù)千個線程。GPU 具有大規(guī)模并行性，并且顯存訪問帶寬優(yōu)勢顯著，因此十分適用于加速數(shù)據(jù)密集型分析。

GPU 加速的端到端數(shù)據(jù)科學

基于 CUDA 構建的 RAPIDS 開源軟件庫套件使您能夠完全在 GPU 上執(zhí)行端到端數(shù)據(jù)科學和分析流程，同時仍然使用 Pandas 和 Scikit-Learn API 等熟悉的界面。

RAPIDS cuML 的機器學習算法和數(shù)學基元遵循熟悉的類似于 scikit-learn 的 API。單塊 GPU 和大型數(shù)據(jù)中心部署均支持 K-means、XGBoost 等主流算法。針對大型數(shù)據(jù)集，相較于同等功效的 CPU，這些基于 GPU 的實施方案能夠以 10 到 50 倍的速度更快地完成任務。

借助 RAPIDS GPU DataFrame，數(shù)據(jù)可以通過一個類似 Pandas 的接口加載到 GPU 上，然后用于各種連接的機器學習和圖形分析算法，而無需離開 GPU。這種級別的互操作性是通過 Apache Arrow 這樣的庫實現(xiàn)的。這可加速端到端流程(從數(shù)據(jù)準備到機器學習，再到深度學習)。

RAPIDS 支持在許多熱門數(shù)據(jù)科學庫之間共享設備內(nèi)存。這樣可將數(shù)據(jù)保留在 GPU 上，并省去了來回復制主機內(nèi)存的高昂成本。

原文標題：NVIDIA 大講堂 | 什么是 K-MEANS?

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