1、kmeans：k均值
原理：给定训练样本D，假设将这个样本划分成k个类，那么就有k个簇，用C表示。算法的均方误差为：
其中：u表示第i个簇的均值
E从某种程度上刻画了簇内样本围绕着簇均值向量的紧密程度，E越小表示簇内的样本相似性越高。
算法流程伪代码如下：
2、举例
我们看一下西瓜书上的例子，就能对上面的理论基本理解了~~~
我们现在有30个训练样本，每个样本含有两个属性。由于聚类算法属于无监督学习，所以这里我们不需要label。
（1）假设聚类簇数为3，算法的开始我们要随机的选3个样本作为初始的均值向量，即：
（2）首先考察第一个样本x1=（0.697，0.460），它与上面三个均值向量的距离分别是：0.369，0.506，0.166，因此将x1划分为第三个簇。类似的，将剩下的数据集一次考察，得到三个簇为：
（3）于是，求这三个簇新的均值向量，可以得到：
（4）重复上述的步骤（2）和（3），直到迭代的结果相同，也就是求到的均值不再发生变化。
最后得到的结果图：
3、kmeans优缺点
优点：
（1）计算时间短，速度快
（2）容易解释和理解
（3）聚类效果不错
缺点：
（1）对异常值敏感
（2）需要提前确定k值
（3）需要样本存在均值
