K-means聚类算法实现

K-means 的聚类逻辑蛮清晰的，主要靠计算“谁离谁近”，把数据点分到最近的中心里。你要是手上有一堆样本，想看看有没有分组规律，用它还挺合适。孤立点也能得比较稳，结果还挺有参考价值。

K-means的实现过程不算复杂，核心就两个步骤：先随机选中心，不停更新，直到不再变。嗯，像在调频收音机，调到信号位置为止。要注意初始中心点选得不好，聚类效果就偏了。

如果你是用Python写的，可以直接撸个小脚本试试，比如下面这样：

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)

别的语言也有，Matlab也挺方便，尤其是搞学术的用得多。我下面给你挑了几个资源，分类清楚，想怎么实现都能找到例子：

• 详解 k-means 聚类算法（原理讲得还不错）
• Python 实现 K-Means 聚类算法（代码直接上手）
• Matlab 实现 K-means 聚类算法（适合搞科研）
• 数据挖掘中的 k-means 聚类算法及 matlab 代码示例（结合案例讲）

如果你平时要做聚类，或者准备写点推荐系统、图像分割一类的功能，K-means 都还蛮实用的。就是要注意标准化数据，不然距离算出来会有偏差。

哦对，如果你有噪声点、离群点比较多的情况，记得调一下初始点选择策略，或者考虑加点限制条件。