K-means聚类算法

聚类，是指有一堆数据，不知道他们应该怎么分类，用算法将他们聚到一起进行分类。

K-means聚类算法是聚类算法中最基础的一个算法，虽然基础，但由于其出色的性能和相对较好的效果，至今依然是主流的聚类算法之一。

K-means原理

首先，我们有一堆数据，如下图：

我们能看出来数据大概能分成如下三组，在聚类中称为“簇”

具体如何分呢？
Step1:随机选择K个数据点作为初始聚类中心，比如我们想把这个数据分成3类，就先随机找三个点作为中心

Step2:然后将每个数据点分配给最近的聚类中心，从而形成3个簇，就是上图中的绿色、紫色、黄色三个簇
Step3:基于当前的簇，重新计算每个簇的中心。这通常通过计算每个簇内所有点的均值来完成。再将我们的中心移动到计算出来的簇的中心，如下图