K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，一般用在机器学习中，作为掌握聚类算法的第一个算法。
- k-means历史
虽然其思想能够追溯到1957年Hugo Steinhaus ，“k-均值”术语于1967年才被James MacQueen 首次使用。标准算法则是在1957年被Stuart Lloyd作为一种脉冲码调制的技术所提出，但直到1982年才被贝尔实验室公开出版 。在1965年，E.W.Forgy发表了本质上相同的方法，所以这一算法有时被称为Lloyd-Forgy方法。更高效的版本则被Hartigan and Wong提出（1975/1979）。
- k-means定义
给定数据集 D={x1,x2,…,xm},k–means算法将整个数据集划分为若干簇C={c1,c2,…ck} ，选定k值,即簇个数。
初始化：随机选择k个数据点，作为每个簇的中心。
重新分配：对于数据集中的每一个数据点，计算其到k个中心点的距离，并将其分配到距离最近的中心点所在簇
重新计算：所有数据点都被分配后, 更新每个簇的中心点，设置为该簇所有数据点的
重复以上过程直到收敛每个簇的中心点不再变化
- 欧氏距离
在n维欧式空间中，每个点是一个n维实数向量。给定点x:(x1,x2…,xn)和点y(y1,y2,…yn)
- 举例
随机选4个初始点，聚成4类，每种颜色一类
重新计算每个点到簇中心的距离
将点从新分配到离它最近的簇中
更新每个簇的中心点
重复以上过程，直至簇中心不再变化为止
- K-means算法思考
K值选择
k 值对最终结果的影响至关重要，而它却必须要预先给定。给定合适的 k 值，需要先验知识，凭空估计很困难，或者可能导致效果很差。
异常点的存在
K-means算法在迭代的过程中使用所有点的均值作为新的质点(中心点)，如果簇中存在异常点，将导致均值偏差比较严重。比如一个簇中有2、4、6、8、100五个数据，那么新的质点为24，显然这个质点离绝大多数点都比较远；在当前情况下，使用中位数6可能比使用均值的想法更好，使用中位数的聚类方式叫做K-Mediods聚类(K中值聚类)。
初始值敏感
K-means算法是初值敏感的，选择不同的初始值可能导致不同的簇划分规则。为了避免这种敏感性导致的最终结果异常性，可以采用初始化多套初始节点构造不同的分类规则，然后选择最优的构造规则。针对这点后面因此衍生了：二分K-Means算法、K-Means++算法、K-Means||算法、Canopy算法等。
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