一句话总结K均值算法

核心：把样本分配到离它最近的类中心所属的类，类中心由属于这个类的所有样本确定。

k均值算法是一种无监督的聚类算法。算法将每个样本分配到离它最近的那个类中心所代表的类，而类中心的确定又依赖于样本的分配方案。这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。

在实现时，先随机初始化每个类的类中心，然后计算样本与每个类的中心的距离，将其分配到最近的那个类，然后根据这种分配方案重新计算每个类的中心。这也是一种分阶段优化的策略。

k均值算法要求解的问题是一个NPC问题，只能近似求解，有陷入局部极小值的风险。