资 源 简 介
K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。
K-Means算法流程
step1：选择K个点作为初始质心
step2：repeat
将每个点指派到最近的质心，形成K个簇
重新计算每个簇的质心
until 质心不在变化
例如下图的样本集，初始选择是三个质心比较集中，但是迭代3次之后，质心趋于稳定，并将样本集分为3部分
我们对每一个步骤都进行分析
step1：选择K个点作为初始质心
这一步首先要知道K的值，也就是说K是手动设置的，而不是像EM算法那样自动聚类成n个簇
其次，如何选择初始质心
最简单的方式无异于，随机选取质心了，然后多次运行，取效果最好的那个结果。这个方法，简单但不见得有效，有很大的可能是得到局部最优。
另一种复杂的方式是，随机选取一个质心，然后计算离这个质心最远的样本点，对于每个后继质心都选取已经选取过的质心的最远点。使用这种方式，可以确保质心是随机的，并且是散开的。
step2：repeat
将每个点指派到最近的质心，形成K个簇
重新计算每个簇的质心
until 质心不在变化
如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等。对于给定的数据，可能适应与多种合适的邻近性度量。
