1、介绍
k-means算法以k为参数（所期望的簇的个数），把n个对象分成k个簇（单层划分），用质心（数据点的平均值）定义簇的原型。使得簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。
通过聚类，我们能够发现数据对象之间的关系。簇内的相似度越高，簇间的相似度越低，聚类效果越好。
2、过程
①随机选择k个点作为初始的聚类中心。
②对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇，形成k个簇。
③对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心。
④重复②、③，直到聚类中心不再改变。
3、缺点
①可能收敛于局部最小值，在大规模数据中收敛较慢。
②k值需要预先给定，属于先验知识。
③对初始选取的聚类中心敏感。这会导致①。
④并不适合所有的数据类型，比如不能处理非球形簇。
⑤对含离群点的数据处理时存在问题。
为了克服k-means收敛于局部最小值的问题，可以采用二分k-means(bisecting K-means).
4、优化方法
1、bisecting K-means
①将所有样本看成一个簇。
②当簇小于k时，对于每个簇i，计算总误差，在簇i上进行2-means聚类，再计算该簇划分为两个簇后的总误差，选择误差最小的簇进行划分。