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K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题
1、算法简介：K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。
2、算法思想：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直到得到最好的聚类结果。
3、算法描述：
（1）适当选择c个类的初始中心；
（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个类的各中心的距离，将该样本归到距离最短的那个中心所在的类（也成为簇）；
（3）利用均值等方法更新该类的中心值；
（4）对于所有的C个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束；否则继续迭代。
注：对于距离函数和中心类型的某些组合，算法总是收敛到一个解，即K均值到达一种状态，聚类结果和中心都不再改变。但为了避免过度迭代所导致的时间消耗，实践中，也常用一个较弱的条件替换掉“中心不再发生变化”这个条件。例如，使用“直到仅有1%的点改变簇”。
4、算法举例：
详细内容参看：http://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/55051306
5、优、缺点：
优点：
1、该算法时间复杂度为O(tkmn)，（其中，t为迭代次数，k为簇的数目，m为记录数，n为维数）与样本数量线性相关，所以，对于处理大数据集合，该算法非常高效，且伸缩性较好；
2、原理简单，实现容易。
缺点：
1、聚类中心的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 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；
2、Kmeans需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。（可以使用K-means++算法来解决）；
3、结果不一定是全局最优，只能保证局部最优；
4、对噪声和离群点敏感；
5、该方法不适于发现非凸面形状的簇或大小差别很大的簇；
6、需样本存在均值（限定数据种类）。
6、算法改进
针对上述第2个缺陷，可以使用Kmeans++算法来解决。 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。wiki上对该算法的描述是如下:
- 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心；
- 对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)；
- 选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D(x)较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大；
- 重复2和3直到k个聚类中心被选出来；
- 利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法。