K-mean聚类算法

聚类和分类有区别：

聚类（cluster）是无监督学习，训练前不知道有几类，也无标记；

分类（classifer）是监督学习，训练前已知分几类，有标记数据。

k-means算法过程：

1、人为输入K值（分K类），输入样本（m个）

2、随机选取k个点为初始中心点（c1，c2。。。ck）

3、计算每个样本点与k个中心点的距离

4、每个样本点都将距离最近的点设置为中心点，并归类中心点

5、对归类后的所有样本，重新求新的中心点，重复步骤3、4，直到中心店不再改变。