什么是K-means
聚类算法有很多种（几十种），K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。
K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。
下面，我们描述一下K-means算法的过程，大概意思是：“物以类聚、人以群分”：
- 首先输入k的值，即我们希望将数据集经过聚类得到k个分组。
- 从数据集中随机选择k个数据点作为初始均值
- 对数据集合中每一个小弟，计算与每一个均值的距离，离哪个均值距离近，就跟定哪个均值。
- 迭代 2-3 ，反复调整均值的位置；如果新的均值和旧的均值之间的距离小于某一个设置的阈值（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。
K-Means的细节问题：
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K值怎么定？我怎么知道应该几类？ 答：没有确定的做法，分几类主要取决于个人的经验与感觉，通常的做法是多尝试几个K值，看分成几类的结果更好解释，更符合分析目的等。或者可以把各种K值算出的SSE做比较，取最小的SSE的K值。
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初始的K个质心怎么选？ 答：最常用的方法是随机选，初始质心的选取对最终聚类结果有影响，因此算法一定要多执行几次，哪个结果更reasonable，就用哪个结果。 当然也有一些优化的方法，第一种是选择彼此距离最远的点，具体来说就是先选第一个点，然后选离第一个点最远的当第二个点，然后选第三个点，第三个点到第一、第二两点的距离之和最小，以此类推。第二种是先根据其他聚类算法（如层次聚类）得到聚类结果，从结果中每个分类选一个点。
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K-Means会不会陷入一直选质心的过程，永远停不下来？ 答：不会，有数学证明K-Means一定会收敛，大致思路是利用SSE的概念（也就是误差平方和），即每个点到自身所归属质心的距离的平方和，这个平方和是一个函数，然后能够证明这个函数是可以最终收敛的函数。
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判断每个点归属哪个质心的距离怎么算？ 答：这个问题必须不得不提一下数学了…… 第一种，欧几里德距离（欧几里德这位爷还是很厉害的，《几何原本》被称为古希腊数学的高峰，就是用5个公理推导出了整个平面几何的结论），这个距离就是平时我们理解的距离，如果是两个平面上的点，也就是（X1，Y1），和（X2，Y2），那这俩点距离是多少初中生都会，就是√( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2） ，如果是三维空间中呢？√( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2 ；推广到高维空间公式就以此类推。可以看出，欧几里德距离真的是数学加减乘除算出来的距离，因此这就是只能用于连续型变量的原因。 第二种，余弦相似度，余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。下图表示余弦相似度的余弦是哪个角的余弦，A，B是三维空间中的两个向量，这两个点与三维空间原点连线形成的角，如果角度越小，说明这两个向量在方向上越接近，在聚类时就归成一类：