K-Means聚類算法原理
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K-Means算法是無監督聚類算法，它有很多變體。包括初始化優化K-Means++，距離計算優化elkan K-Means算法和大樣本優化Mini Batch K-Means算法。
1. K-Means原理
K-Means算法思想：給定樣本集，按照樣本之間距離大小，將樣本劃分為K個簇。讓簇的點盡量緊密連在一起，讓簇間的距離盡量的大。
用數據表達式表示，簇劃分為（C1，C2，...Ck），目標是最小化平方誤差E：
其中μi是簇Ci的均值向量，有時也質心，表達式：
直接求上式最小值，不容易，是NP難題，只能采用啟發式的叠代算法。
K-Means采用的啟發式方式很簡單，
K-Means聚類算法原理
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