K-means属于非监督机器学习算法，主要用于聚类分析。比如咱们收集某新闻网站的新闻数据，但是在采集过程中忘了收集新闻的新闻类别（假设一共采集了军事、政治、文化、教育四大类），现在我们需要对成千上万的新闻文档进行分类，这时候我们可以使用k=4的簇数（聚类数）对新闻数据施行Kmeans算法，并对每篇文档进行标注。

但是我们还是要强调一点，K-means是无监督学习，虽然不需要标注好的数据，但是还是需要你对数据有一定的了解，能够大概猜测出k值（簇的数目）的范围。这样Kmeans算法才能开始更准确合理的学习数据中的类规律，并作出较好的分类。（其实还有分类算法的，这里我用分类吧，不太严谨哈。）

K-means原理
K-means，从字面看含有k和means两部分。K-means算法会将样本量N特征数m的数据X （其中X是N*m的矩阵）分到K个簇中，每个簇会有一个重心centroids。

聚类效果的目标是通过计算簇中各个点到重心的距离平方和Inetia尽可能的小。Inetia计算公式如下

C是一个簇；u是簇C的重心；Xj是簇C中的任意点。

Inetia也有个问题，Inetia不是正规的度量方式；我们仅仅知道Inetia越小越好，0是最优状态。但是极端的情况下，如果有n条数据，我们将其分成n类，Inetia会等于0。

K-means算法：
K-means算法比较出名的的易于理解的是LIoyd算法，包含三个步骤：

1 、从数据集X中随机抽选k个样本点

2、按照距离最近原则，将剩余的点分派给k个簇。而上一步抽选的k个样本点就是k个簇的重心centorid。

3、根据每个簇所有的点求出新的重心centroid，并重复步骤2和步骤3。直到重心没什么显著变化，聚类结束。

优化K-means算法
充足运行时间条件下，K-means总能最终收敛，但是往往是局部最优。

聚类的表现高度依赖于重心centroid的最初的选择。所以K-means往往需要运行好几次，这里也就是max_iter参数的意义，一次随机抽选centroid误差较大，所以运行max_iter次，最终选择表现最好的作为最终聚类结果。

解决随机抽选centroid重心，有一种“k-means++”初始化方法，scikit-learn已经实现（通过使用init=k-means参数）。这种初始化选择重心centroid的方法，尽量保证k个重心彼此之间的距离尽可能的远，这样比随机抽选centroid更好。

K-means中海油一个n_job参数，可以加快模型学习速度。当n_job=-1时，电脑使用全部的处理器进行并行运算。但是并行运算虽然会提高运行速度，却以消耗大量内存为代价。

案例
这个例子是为了说明k-means会产生不直观和可能意想不到的簇的情况。

在前三幅图中，输入数据不符合一些隐含假设，使得k-means产生了不需要的聚类。最后一个图，虽然各个簇的样本量分布不均衡，但是从我们直觉还是能看出聚类的合理性。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

#画图，设置画布尺寸
plt.figure(figsize=(12, 12))

#随机生成1500个样本点
n_samples = 1500
#保证下次随机生成的数据与前一次生成的数据是相同的
random_state = 170

#给k-means算法生成测试数据的函数
X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state)

#我们看看前10条数据
print(X[:10], y[:10])

make_blob生成n_samples*n_features特征矩阵X和标签y，X矩阵默认特征数n_features=2。所以我们现在获取的特征矩阵是1500行2列。而标签y是一维数组。

现在我们看看前10条数据。

[[ -5.19811282   0.64186932]
 [ -5.75229538   0.41862711]
 [-10.84489837  -7.55352273]
 [ -4.57098483  -0.80101741]
 [ -3.51916215   0.0393449 ]
 [  1.60391611   0.76388041]
 [ -9.75157357  -5.2030262 ]
 [-11.51023635  -4.16284321]
 [ -7.72675795  -5.86656563]
 [  2.67656739   3.29872756]] 

 [1 1 0 1 1 2 0 0 0 2]

``

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

#画图，设置画布尺寸
plt.figure(figsize=(12, 12))

#随机生成1500个点（二维点）
n_samples = 1500
#记录状态，可以保证下次随机生成的数据与前一次生成的数据是相同的
random_state = 170

#make_blob主要是给k-means算法生成测试数据的函数。这里同时得到特征矩阵X和标签label
X, label = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state)

#我也不知道有几类，随便将k=2去试试吧。让K-means学习X，并生成预测的标签
label_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=random_state).fit_predict(X)
#将figure设置的画布大小分成几个部分。参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域。1表示咱们绘制的第一幅图
plt.subplot(221)

#X[:, 0]意思是抽取X中所有行第一列，我们可以理解为坐标系的x； X[:, 1]是X的第二列，我们可以理解为坐标系的y；再用scatter在二维坐标系中绘制散点图，颜色c使用label_pred标注。
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=label_pred)
plt.title("k=2 cluster")

#k=3
label_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=random_state).fit_predict(X)
plt.subplot(222)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=label_pred)
plt.title("k=3 cluster")

#生成不同类数据的，且各类的方差是存在差异的
X_varied, y_varied = make_blobs(n_samples=n_samples,cluster_std=[1.0, 2.5, 0.5],random_state=random_state)

label_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=random_state).fit_predict(X_varied)
plt.subplot(223)
plt.scatter(X_varied[:, 0], X_varied[:, 1], c=label_pred)
plt.title("k=3 Unequal Variance")

#生成不同类数据的，且各类样本量不均衡#0类有500个点；1类有100点；2类仅有10个点；
X_filtered = np.vstack((X[label == 0][:500], X[label == 1][:100], X[label == 2][:10]))
label_pred = KMeans(n_clusters=3,random_state=random_state).fit_predict(X_filtered)
plt.subplot(224)
plt.scatter(X_filtered[:, 0], X_filtered[:, 1], c=label_pred)
plt.title("Unevenly Sized Blobs")
plt.show()