中文翻译作“聚类”，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification （分类）不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做  （监督学习）。而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在 Machine Learning 中被称作  （无监督学习）。

在数据挖掘中， 是一种  （聚类分析）的算法，是一种非常简单地基于距离的聚类算法，认为每个Cluster（类）由相似的点组成而这种相似性由距离来衡量，不同Cluster间的点应该尽量不相似，每个Cluster都会有一个“重心”；另外它也是一种排他的算法，即任意点必然属于某一Cluster且只属于该Cluster。

这个算法实现过程很简单，如下图所示：

上图中，A, B, C, D, E 是五个在图中点。而灰色的点是种子点，也就是用来找Cluster的“重心”。有两个种子点，所以K=2。

k-means算法步骤：

      典型的算法如下，它是一种迭代的算法：

      （1）根据事先给定的k值建立初始划分，得到k个Cluster，比如，可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心；

      （2）计算每个点到各个Cluster重心的距离，将它加入到最近的那个Cluster；

      （3）重新计算每个Cluster的重心；

      （4）重复过程2~3，直到各个Cluster重心在某个精度范围内不变化或者达到最大迭代次数。

      别看算法简单，很多复杂算法的实际效果或许都不如它，而且它的局部性较好，容易并行化，对大规模数据集很有意义；算法时间复杂度是：O(nkt)，其中：n 是聚类点个数，k 是Cluster个数，t 是迭代次数。

k-means算法主要有两个最重大的缺陷，都和初始值有关：

• K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。（ 通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数目 K）

• K-Means算法需要用初始随机种子点来搞，这个随机种子点太重要，不同的随机种子点会有得到完全不同的结果。（可以用来解决这个问题，其可以有效地选择初始点）

k-means算法C++实现：

GitHub代码：

代码来源于网络，稍作修改，并做了简单测试。

    本文转自阿凡卢博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2013/05/09/3069594.html，如需转载请自行联系原作者