我們先來看一下乙個k-means的聚類效果圖
隨機設定k個特徵空間內的點作為初始的聚類中心
對於其他每個點計算到k個中心的距離，未知的點選擇最近的乙個聚類中心點作為標記類別
接著對著標記的聚類中心之後，重新計算出每個聚類的新中心點（平均值）
如果計算得出的新中心點與原中心點一樣，那麼結束，否則重新進行第二步過程
我們以一張圖來解釋效果
sklearn.cluster.kmeans(n_clusters=8,init=『k-means++』) k-means聚類n_clusters:開始的聚類中心數量
init:初始化方法，預設為』k-means ++』
labels_:預設標記的型別，可以和真實值比較（不是值比較）
優缺點總結：特點分析：採用迭代式演算法，直觀易懂並且非常實用
缺點：容易收斂到區域性最優解(多次聚類)
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