02storm聚类尝试kmeans

先挑个最简单的算法尝试

01聚类kmeans算法和kmeans例子演示

K-means 算法是最为经典的基于划分的 聚类方法，是十大经典 数据挖掘算法之一。 K-means 算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行 聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各 聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下：

（1）适当选择c个类的初始中心；

（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c各中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；

（3）利用均值等方法更新该类的中心值；

（4）对于所有的c个 聚类中心，如果利用（2）（3）的 迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。

该