数据挖掘十大算法（二）：K-means聚类算法原理与实现

参考：

1.机器学习-KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取

2.K-Means算法的研究分析及改进

一、K-means算法原理

K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。

针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算中心点，然后针对每个点，重新寻找距离自己最近的中心点。如此循环，直到前后两次迭代的簇类没有变化。

下面通过一个简单的例子，说明K-means算法的过程。如下图所示，目标是将样本点聚类成3个类别。

基本的步骤为：

step1：选定要聚类的类别数目k（如上例的k=3类），选择k个中心点。

step2：针对每个