K-Means算法又叫K-均值算法，是非监督学习中的聚类算法。

简介

K-Means算法又叫K-均值算法，是非监督学习中的聚类算法。

基本思想

k-means算法比较简单。在k-means算法中，用cluster来表示簇;容易证明k-means算法收敛等同于所有质心不再发生变化。基本的k-means算法流程如下：

选取k个初始质心(作为初始cluster，每个初始cluster只包含一个点);

repeat：

对每个样本点，计算得到距其最近的质心，将其类别标为该质心所对应的cluster;

重新计算k个cluster对应的质心(质心是cluster中样本点的均值);

until 质心不再发生变化 12345

repeat的次数决定了算法的迭代次数。实际上，k-means的本质是最小化目标函数，目标函数为每个点到其簇质心的距离的平方和：

N是元素个数，x表示元素，c(j)表示第j簇的质心

算法复杂度

时间复杂度是O(nkt) ,其中n代表元素个数，t代表算法迭代的次数，k代表簇的数目

优缺点

优点

简单、快速;

对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的;

时间复杂度近于线性，适合挖掘大规模数据集。

缺点

k-means是局部最优，因而对初始质心的选取敏感;

选择能达到目标函数最优的k值是非常困难的。

代码

代码已在github上实现，这里也贴出来

测试数据集获取地址为testSet

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