K均值算法
K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。
数据预处理，包括但不限于归一化，离群点处理等
随机选择K个簇中心，我们记为
定义代价函数，
令t=0,1,2,3...，进行迭代，重复直至J收敛
此时，对于每个样本，将分配到距离最近的簇
对于每个簇k，重新计算各个簇的中心
K均值在迭代中，如果J没有达到最小值，那么首先重新计算当前簇的中心，调整每个样例
所属的类别
来让J的值减少，之后计算
，调整簇中心
使J减少，如此重复迭代，直到J减少到最小值，
此时也收敛。
K均值算法示意图
K均值聚类算法迭代图
简单说，就是一开始我们假设的簇中心是随便找的，并不能将数据合理的分类，我们不断计算各个数据与最近簇中心的误差，然后又计算每类簇新的中心，算出J，直到无法减少，也这是收敛，表示我们找到了最佳的簇中心用来分类。