引文： k均值算法是一种聚类算法。所谓聚类。他是一种无监督学习，将类似的对象归到同一个蔟中。蔟内的对象越类似，聚类的效果越好。
聚类和分类最大的不同在于。分类的目标事先已知。而聚类则不一样。
由于其产生的结果和分类同样，而仅仅是类别没有预先定义。
算法的目的： 使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）
Github源代码：K-Means聚类python实现
K-均值聚类
- 长处：easy实现
- 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据上收敛较慢
- 适合数据类型：数值型数据
伪代码
#创建k个点作为起始质心（常常随机选择）
#当随意一个点的蔟分配结果发生变化时
#对数据集中的每一个数据点
#对每一个质心
#计算质心到数据点之间的距离
#将数据点分配到距其近期的蔟
#对每一个蔟，计算蔟中全部点的均值并将均值作为质心代码实现
由于我们用到的是数值类型的数据，这里编写一个载入数据集的函数，返回值是一个矩阵形式。
以下代码应写在一个py文件中。我这里写在kMeans.py文件中。
文件的头部引入numpy
from numpy import *数据集载入代码
# 载入数据集文件，没有返回类标号的函数
def loadDataSet(fileName):
dataMat = []
openfile = open(fileName)
for line in openfile.readlines():
curLine = line.strip().split('\t')
floatLine = map(float,curLine)
dataMat.append(floatLine)
return dataMat由于在k均值算法中要计算点到质心的距离，所以这里将距离计算写成一个函数，计算欧几里得距离公式：
函数代码例如以下：
# 计算两个向量的欧氏距离
def distEclud(vecA,vecB):
return sqrt(sum(power(vecA-vecB,2)))接下来初始化k个蔟的质心函数centroid
# 传入的数据时numpy的矩阵格式
def randCent(dataMat, k):
n = shape(dataMat)[1]
centroids = mat(zeros((k,n)))
for j in range(n):
minJ = min(dataMat[:,j]) # 找出矩阵dataMat第j列最小值
rangeJ = float(max(dataMat[:,j]) - minJ) #计算第j列最大值和最小值的差
#赋予一个随机质心，它的值在整个数据集的边界之内
centroids[:,j] = minJ + rangeJ * random.rand(k,1)
return centroids #返回一个随机的质心矩阵K-means算法
#k-均值算法
def kMeans(dataMat,k,distE = distEclud , createCent=randCent):
m = shape(dataMat)[0] # 获得行数m
clusterAssment = mat(zeros((m,2))) # 初试化一个矩阵，用来记录簇索引和存储误差
centroids = createCent(dataMat,k) # 随机的得到一个质心矩阵蔟
clusterChanged = True
while clusterChanged:
clusterChanged = False
for i in range(m): #对每一个数据点寻找近期的质心
minDist = inf; minIndex = -1
for j in range(k): # 遍历质心蔟，寻找近期的质心
distJ1 = distE(centroids[j,:],dataMat[i,:]) #计算数据点和质心的欧式距离
if distJ1 < minDist:
minDist = distJ1; minIndex = j
if clusterAssment[i,0] != minIndex:
clusterChanged = True
clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
print centroids
for cent in range(k): #更新质心的位置
ptsInClust = dataMat[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]
centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0)
return centroids, clusterAssment測试：
dataMat = mat(loadDataSet('testSet.txt'))
kMeans(dataMat,4)输出结果：
===================
[[-3.66087851 2.30869657]
[ 3.24377288 3.04700412]
[ 2.52577861 -3.12485493]
[-2.79672694 3.19201596]]
[[-3.78710372 -1.66790611]
[ 2.6265299 3.10868015]
[ 1.62908469 -2.92689085]
[-2.18799937 3.01824781]]
[[-3.53973889 -2.89384326]
[ 2.6265299 3.10868015]
[ 2.65077367 -2.79019029]
[-2.46154315 2.78737555]]
===================
上面的结果给出了四个质心。能够看出，经过3次迭代之后K-均值算法收敛。质心会保存在第一个返回值中。第二个是每一个点的簇分布情况。
附件：
上面測试的数据集为：
1.658985 4.285136
-3.453687 3.424321
4.838138 -1.151539
-5.379713 -3.362104
0.972564 2.924086
-3.567919 1.531611
0.450614 -3.302219
-3.487105 -1.724432
2.668759 1.594842
-3.156485 3.191137
3.165506 -3.999838
-2.786837 -3.099354
4.208187 2.984927
-2.123337 2.943366
0.704199 -0.479481
-0.392370 -3.963704
2.831667 1.574018
-0.790153 3.343144
2.943496 -3.357075
-3.195883 -2.283926
2.336445 2.875106
-1.786345 2.554248
2.190101 -1.906020
-3.403367 -2.778288
1.778124 3.880832
-1.688346 2.230267
2.592976 -2.054368
-4.007257 -3.207066
2.257734 3.387564
-2.679011 0.785119
0.939512 -4.023563
-3.674424 -2.261084
2.046259 2.735279
-3.189470 1.780269
4.372646 -0.822248
-2.579316 -3.497576
1.889034 5.190400
-0.798747 2.185588
2.836520 -2.658556
-3.837877 -3.253815
2.096701 3.886007
-2.709034 2.923887
3.367037 -3.184789
-2.121479 -4.232586
2.329546 3.179764
-3.284816 3.273099
3.091414 -3.815232
-3.762093 -2.432191
3.542056 2.778832
-1.736822 4.241041
2.127073 -2.983680
-4.323818 -3.938116
3.792121 5.135768
-4.786473 3.358547
2.624081 -3.260715
-4.009299 -2.978115
2.493525 1.963710
-2.513661 2.642162
1.864375 -3.176309
-3.171184 -3.572452
2.894220 2.489128
-2.562539 2.884438
3.491078 -3.947487
-2.565729 -2.012114
3.332948 3.983102
-1.616805 3.573188
2.280615 -2.559444
-2.651229 -3.103198
2.321395 3.154987
-1.685703 2.939697
3.031012 -3.620252
-4.599622 -2.185829
4.196223 1.126677
-2.133863 3.093686
4.668892 -2.562705
-2.793241 -2.149706
2.884105 3.043438
-2.967647 2.848696
4.479332 -1.764772
-4.905566 -2.911070