在K均值聚类的时候发现在某一次迭代过程中，有一类变为了空类，如何解释这个现象，怎么处理？

导致这种情况的原因有很多，下面是几个可能的方面:

1.数据本身的问题

比如虽然有一组体育类的新闻，但是这组数据实际上距离娱乐类的距离比较近，那么很有可能导致结果体育类的分类个数为0。

验证方法就是聚类完成之后，找到个数为0的分类，找到实际上属于这个分类的文本，手动的计算其距离其他几个分类中心点的距离，看看是不是太近。

2.算法上的问题

相似度的计算方法有很多种，一定要选择一种适合当前场景的，比如新闻相似度可能用TF-IDF+欧式距离，决定好算法之后，抽几个样本算一下是不是合理，比如找两个同分类的算一下，再找不同分类的算一下，看是不是距离符合逻辑（同一类的相似度应该高，不同类别的相似度应该低），否则就在考虑换算法，或加入新的条件。

额外的建议是，可以使用开源的K-Means工具来测试一下，看看结果与你的有何不同，目前开源的Python框架有很多，比如scikit-learn。