k-means（k-均值）算法是一种基于距离的聚类算法，它用质心（Centroid）到属于该质心的点距离这个度量来实现聚类，通常可以用于N维空间中对象。下面，我们以二维空间为例，概要地总结一下k-means聚类算法的一些要点： 除了随机选择的初始质心，后续迭代质心是根据给定的待聚类的集合S中点计算均值得到的，所以质心一般不是S中的点，但是标识的是一簇点的中心。 基本k-means算法，开始需要随机选择指定的k个质心，因为初始k个质心是随机选择的，所以每次执行k-means聚类的结果可能都不相同。如果初始随机选择的质心位置不好，可能造成k-means聚类的结果非常不理想。 计算质心：假设k-means聚类过程中，得到某一个簇的集合Ci={p(x1,y1), p(x2,y2), …,p(xn,yn)}，则簇Ci的质心，质心x坐标为(x1+x2+ …+xn)/n，质心y坐标为(y1+y2+ …+yn)/n。 k-means算法的终止条件：质心在每一轮迭代中会发生变化，然后需要重新将非质心点指派给最近的质心而形成新的簇，如果只有很少的一部分点在迭代过程中，还在改变簇（如，更新一次质心，有些点从一个簇移动到另一

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 对于聚类问题，我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别（即没有指定类标签），而是根据需要设置指定个数类标签的数量（但不知道具体的类标签是什么），然后通过K-means算法将具有相同特征，或者基于一定规则认为某一些对象相似，与其它一些组明显的不同的数据聚集到一起，自然形成分组。之后，我们可以根据每一组的数据的特点，给定一个合适的类标签（当然，可能给出类标签对实际应用没有实际意义，例如可能我们就想看一下聚类得到的各个数据集的相似性）。 首先说明一个概念：质心（Centroid）。质心可以认为就是一个样本点，或者可以认为是数据集中的一个数据点P，它是具有相似性的一组数据的中心，即该组中每个数据点到P的距离都比到其他质心的距离近（与其他质心相似性比较低）。 k个初始类聚类质心（Centroid）的选取对聚类结果具有较大的影