k-平均演算法
k-平均演算法源於訊號處理中的一種向量量化方法，現在則更多地作為一種聚類分析方法流行於資料探勘領域。k-平均聚類的目的是：把n個點（可以是樣本的一次觀察或乙個例項）劃分到k個聚類中，使得每個點都屬於離他最近的均值（此即聚類中心）對應的聚類，以之作為聚類的標準。k-平均聚類傾向於在可比較的空間範圍內尋找聚類，期望-最大化技術卻允許聚類有不同的形狀。
給定表示為d的n個例項的資料集（
k是我們事先給定的聚類數，目標函式f也是事先給定的。
該演算法主要分為兩步：
分配(assignment)：將每個觀測分配到聚類中，使得組內平方和（wcss）達到最小。因為這一平方和就是平方後的歐氏距離，所以很直觀地把觀測分配到離它最近得均值點即可。（數學上，這意味依照由這些均值點生成的voronoi圖來劃分上述觀測）。
• 更新(update)：計算得到上步得到聚類中每一聚類觀測值的圖心，作為新的均值點。
因為算術平均是最小二乘估計，所以這一步同樣減小了目標函式組內平方和（wcss）的值。
因此，該演算法步驟為：
輸入•聚類數k
•表示為d維實數向量（xi∈）的n個例項的資料集
1.隨機從資料集中設定k個例項。 （初始簇手段/中心）
2.將所有其他例項分配給最近的集群中心。
3.計算每個聚類的平均值
4.步驟2和3之間的收斂重複收斂=沒有例項在聚類之間移動
（通常在使用者指定的迭代次數之後）
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