K-Means主要有两个最重大的缺陷——都和初始值有关：
- 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。（ ISODATA 算法通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数目 K）
- K-Means算法需要用初始随机种子点来搞，这个随机种子点太重要，不同的随机种子点会有得到完全不同的结果。（K-Means++算法可以用来解决这个问题，其可以有效地选择初始点）
我在这里重点说一下 K-Means++算法步骤：
- 先从我们的数据库随机挑个随机点当“种子点”。
- 对于每个点，我们都计算其和最近的一个“种子点”的距离D(x)并保存在一个数组里，然后把这些距离加起来得到Sum(D(x))。
- 然后，再取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子点”。这个算法的实现是，先取一个能落在Sum(D(x))中的随机值Random，然后用Random -= D(x)，直到其<=0，此时的点就是下一个“种子点”。
- 重复第（2）和第（3）步直到所有的K个种子点都被选出来。
- 进行K-Means算法。
相关的代码你可以在这里找到“implement the K-means++ algorithm”(墙) 另，Apache 的通用数据学库也实现了这一算法
参考资料：http://coolshell.cn/articles/7779.html