本文轉自公衆號：大數據學習與分享
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聚類算法是機器學習中的一種無監督學習算法，它在數據科學領域應用場景很廣泛，比如基於用戶購買行爲、興趣等來構建推薦系統。
核心思想可以理解爲，在給定的數據集中（數據集中的每個元素有可被觀察的n個屬性），使用聚類算法將數據集劃分爲k個子集，並且要求每個子集內部的元素之間的差異度儘可能低，而不同子集元素的差異度儘可能高。簡而言之，就是通過聚類算法處理給定的數據集，將具有相同或類似的屬性（特徵）的數據劃分爲一組，並且不同組之間的屬性相差會比較大。
K-Means算法是聚類算法中應用比較廣泛的一種聚類算法，比較容易理解且易於實現。
"標準" K-Means算法
KMeans算法的基本思想是隨機給定K個初始簇中心，按照最鄰近原則把待分類樣本點分到各個簇。然後按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭