所谓k均值聚类方法是一种无监督的学习算法，它能用已知类数的数据聚类和预测。
在k均值算法中
1、首先要手动输入一个聚类的数目K（即你想将数据总共分成多少类）。然后由计算机（随机的）或人工的设定K个聚类中心Z1(1), Z2(1), ..., Zk(1）。
2、计算任意两点之间的距离平方和
3、通过2的计算找到新的聚类中心Z1(j+1),Z2(j+1),...,Zk(j+1)
4、如果新的聚类中心和以前一样，终止，否则，goto 2。
即该算法首先要人为的给定一个聚类的数目k，然后不断的通过计算距离修正聚类中心。
该算法还有一种改进算法叫ISODATA法
你可以参考一下《数据挖掘：概念与技术》，韩家伟著
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