聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法，这有点像全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式，现在我们所介绍的聚类则是无监督的。其中，K均值（K-means）是最基本、最简单的聚类算法。
在K均值算法中，质心是定义聚类原型（也就是机器学习获得的结果）的核心。在介绍算法实施的具体过程中，我们将演示质心的计算方法。而且你将看到除了第一次的质心是被指定的以外，此后的质心都是经由计算均值而获得的。
首先，选择K个初始质心（这K个质心并不要求来自于样本数据集），其中K是用户指定的参数，也就是所期望的簇的个数。每个数据点都被收归到距其最近之质心的分类中，而同一个质心所收归的点集为一个簇。然后，根据本次分类的结果，更新每个簇的质心。重复上述数据点分类与质心变更步骤，直到簇内数据点不再改变，或者等价地说，直到质心不再改变。
基本的K均值算法描述如下：
根据数据点到新质心的距离，再次对数据集中的数据进行分类，如图13-2(c)所示。然后，算法根据新的分类来计算新的质心，并再次根据数据点到新质心的距离，对数据集中的数据进行分类。结果发现簇内数据点不再改变，所以算法执行结束，最终的聚类结果如图13-2(d)所示。
对于距离函数和质心类型的某些组合，算法总是收敛到一个解，即K均值到达一种状态，聚类结果和质心都不再改变。但为了避免过度迭代所导致的时间消耗，实践中，也常用一个较弱的条件替换掉“质心不再发生变化”这个条件。例如，使用“直到仅有1%的点改变簇”。
尽管K均值聚类比较简单，但它也的确相当有效。它的某些变种甚至更有效， 并且不太受初始化问题的影响。但K均值并不适合所有的数据类型。它不能处理非球形簇、不同尺寸和不同密度的簇，尽管指定足够大的簇个数时它通常可以发现纯子簇。对包含离群点的数据进行聚类时，K均值也有问题。在这种情况下，离群点检测和删除大有帮助。K均值的另一个问题是，它对初值的选择是敏感的，这说明不同初值的选择所导致的迭代次数可能相差很大。此外，K值的选择也是一个问题。显然，算法本身并不能自适应地判定数据集应该被划分成几个簇。最后，K均值仅限于具有质心（均值）概念的数据。一种相关的K中心点聚类技术没有这种限制。在K中心点聚类中，我们每次选择的不再是均值，而是中位数。这种算法实现的其他细节与K均值相差不大，我们不再赘述。
最后我们给出一个实际应用的例子。（代码采用我最喜欢用做数据挖掘的R语言来实现）
一组来自世界银行的数据统计了30个国家的两项指标，我们用如下代码读入文件并显示其中最开始的几行数据。可见，数据共分散列，其中第一列是国家的名字，该项与后面的聚类分析无关，我们更关心后面两列信息。第二列给出的该国第三产业增加值占GDP的比重，最后一列给出的是人口结构中年龄大于等于65岁的人口（也就是老龄人口）占总人口的比重。
为了方便后续处理，下面对读入的数据库进行一些必要的预处理，主要是调整列标签，以及用国名替换掉行标签（同时删除包含国名的列）。
如果你绘制这些数据的散点图，不难发现这些数据大致可以分为两组。事实上，数据中有一半的国家是OECD成员国，而另外一半则属于发展中国家（包括一些东盟国家、南亚国家和拉美国家）。所以我们可以采用下面的代码来进行K均值聚类分析。
对于聚类结果，限于篇幅我们仍然只列出了最开始的几条。但是如果用图形来显示的话，可能更易于接受。下面是示例代码。
上述代码的执行结果如图13-3所示。
为了方便后续处理，下面对读入的数据库进行一些必要的预处理，主要是调整列标签，以及用国名替换掉行标签（同时删除包含国名的列）。
如果你绘制这些数据的散点图，不难发现这些数据大致可以分为两组。事实上，数据中有一半的国家是OECD成员国，而另外一半则属于发展中国家（包括一些东盟国家、南亚国家和拉美国家）。所以我们可以采用下面的代码来进行K均值聚类分析。
对于聚类结果，限于篇幅我们仍然只列出了最开始的几条。但是如果用图形来显示的话，可能更易于接受。下面是示例代码。
上述代码的执行结果如图13-3所示。
另外一种与k-means非常类似的算法是k-median算法。此处已经无需再详细介绍k-中值算法的细节了，基本上和k-means一样，只是把所有均值出现的地方换成中值而已。这个思想看起好像很不起眼，但是你还别说，k-median算法还真的存在，而且是k-means算法的一个重要补充和改进。