聚类算法

聚类是无监督学习的典型算法，不需要标记结果。试图探索和发现一定的模式，用于发现共同的群体，按照内在相似性将数据划分为多个类别使得内内相似性大，内间相似性小。它与分类算法的区别如下：
由于聚类算法没有标签，结果的好坏几乎完全取决于使用者对于各类别的定义。

KMeans

K-means 的算法步骤为：

1.选择初始化的 k 个样本作为初始聚类中心
2.针对数据集中每个样本 计算它到 k 个聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中；
3.针对每个类别 ，重新计算它的聚类中心 （即属于该类的所有样本的质心）；
4.重复上面 2 3 两步操作，直到达到某个中止条件（迭代次数、最小误差变化等）。

下图展现了其运作方式
KMeans的优缺点：

优点：
容易理解，聚类效果不错，虽然是局部最优， 但往往局部最优就够了；
处理大数据集的时候，该算法可以保证较好的伸缩性；
当簇近似高斯分布的时候，效果非常不错；
算法复杂度低。
缺点：
K 值需要人为设定，不同 K 值得到的结果不一样；
对初始的簇中心敏感，不同选取方式会得到不同结果；
对异常值敏感；
样本只能归为一类，不适合多分类任务；
不适合太离散的分类、样本类别不平衡的分类、非凸形状的分类。