简单之美 | 聚类算法：K-means http://shiyanjun.cn/archives/539.html
上图表示的聚类过程，简述如下：
给定一个数据集，包含多个数据点；
随机选择两个质心；
计算数据集中数据点分别属于哪一个质心所在的组中，将数据集中所有数据点聚成2个组；
根据上一步计算得到的2组数据点，分别重新计算出一个新的质心；
重复步骤3，再进行一次聚类过程，得到2组数据点；
再次计算新的质心，该次计算得到的质心与上一次计算得到的质心的距离变化很小（满足指定阈值，或收敛），则结果符合期望，停止聚类过程。
k个初始类聚类质心（Centroid）的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的质心，初始地代表一个聚类结果，当然这个结果一般情况不是合理的，只是随便地将数据集进行了一次随机的划分，具体进行修正这个质心还需要进行多轮的计算，来一步步逼近我们期望的聚类结果：具有相似性的对象聚集到一个组中，它们都具有共同的一个质心。
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响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的质心，初始地代表一个聚类结果，当然这个结果一般情况不是合理的，只是随便地将数据集进行了一次随机的划分，具体进行修正这个质心还需要进行多轮的计算，来一步步逼近我们期望的聚类结果：具有相似性的对象聚集到一个组中，它们都具有共同的一个质心。另外，因为初始质心选择的随机性，可能未必使最终的结果达到我们的期望，所以我们可以多次迭代，每次迭代都重新随机得到初始质心，直到最终的聚类结果能够满足我们的期望为止。下面，我们描述一下K-means算法的过程：
首先输入k的值，即我们希望将数据集D = {P1, P2, …, Pn}经过聚类得到k个分类（分组）。
从数据集D中随机选择k个数据点作为质心，质心集合定义为：Centroid = {Cp1, Cp2, …, Cpk}，排除质心以后数据集O={O1, O2, …, Om}。
对集合O中每一个数据点Oi，计算Oi与Cpj(j=1, 2, …,k)的距离，得到一组距离Si={si1, si2, …, sik}，计算Si中距离最小值，则该该数据点Oi就属于该最小距离值对应的质心。
每个数据点Oi都已经属于其中一个质心，然后根据每个质心所包含的数据点的集合，重新计算得到一个新的质心。
如果新计算的质心和原来的质心之间的距离达到某一个设置的阈值（表示重新计算的质心的位置变化不大，趋于稳定，或者说收敛），可以认为我们进行的聚类已经达到期望的结果，算法终止。
如果新质心和原来之心距离变化很大，需要迭代2~5步骤。
上图表示的聚类过程，简述如下：
给定一个数据集，包含多个数据点；
随机选择两个质心；
计算数据集中数据点分别属于哪一个质心所在的组中，将数据集中所有数据点聚成2个组；
根据上一步计算得到的2组数据点，分别重新计算出一个新的质心；
重复步骤3，再进行一次聚类过程，得到2组数据点；
再次计算新的质心，该次计算得到的质心与上一次计算得到的质心的距离变化很小（满足指定阈值，或收敛），则结果符合期望，停止聚类过程。
K-means算法的优点
算法框架清晰，简单，容易理解。
本算法确定的k个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。
对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。
K-means算法的缺点
K-means算法中k是事先给定的，这个k值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是K-means算法的一个不足。有的算法是通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数目k，例如ISODATA算法。关于K-means算法中聚类数目k值的确定，有些文献中，是根据方差分析理论，应用混合F统计量来确定最佳分类数，并应用了模糊划分熵来验证最佳分类数的正确性，它使用了一种结合全协方差矩阵的RPCL算法，并逐步删除那些只包含少量训练数据的类，这是一种称为次胜者受罚的竞争学习规则，来自动决定类的适当数目。它的思想是：对每个输入而言，不仅竞争获胜单元的权值被修正以适应输入值，而且对次胜单元采用惩罚的方法使之远离输入值。
在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，一旦初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果，这也成为K-means算法的一个主要问题。对于该问题的解决，许多算法采用遗传算法（GA），以内部聚类准则作为评价指标。
从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的。所以需要对算法的时间复杂度进行分析、改进，提高算法应用范围，例如，可以从该算法的时间复杂度进行分析考虑，通过一定的相似性准则来去掉聚类中心的侯选集。在有些文献中，使用的K-means算法是对样本数据进行聚类，无论是初始点的选择还是一次迭代完成时对数据的调整，都是建立在随机选取的样本数据的基础之上，这样可以提高算法的收敛速度。
K-means算法对异常数据很敏感。在计算质心的过程中，如果某个数据很异常，在计算均值的时候，会对结果影响非常大
。
参考链接
http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/archive/2011/09/19/2181869.html
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html
http://baike.baidu.com/view/3066906.htm
KMeans聚类算法Hadoop实现 - liushaobo的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/jdplus/article/details/23960127
//计算相邻两次迭代结果的聚类中心的距离，判断是否满足终止条件
如果不满足终止条件，则用本次迭代的聚类中心更新聚类中心
//根据最终得到的聚类中心对数据集进行聚类
Cluster(args);
