聚类算法是一类非监督学习的算法，在给定的一个数据集中，给了N个样本，没有给出样本对应的标签类别数据y，可以利用聚类算法，进行标签的分类。

K-Means算法的原理与步骤：

1>   在N个样本总体中，随机抽出k个初始数据的质心，接着把数据集中的样本取出，计算样本离各个质心的距离，把样本归到离质心最近的一个簇里

2>   计算每个簇的样本特征的平均值，得到各簇新的质心

3>   迭代以上两个步骤，直到满足下边的公式：（即代价函数的值最小，质心的坐标不再变化，或者变化很小时）

聚类算法的缺点：

1> 在不知道样本数据集的数据有几个分类时，k值是开发人员设定的，如果k值一次设置的不合适，需要随机再设置，最后才能使模型收敛。

    注：这里模型收敛的情况下，也可能只是达到了局部最小值，这时候需要改进模型，后边再讲

2> 每次聚类的过程，使模型收敛通常要经过大量的迭代过程

下面是举的一个例子：这里是用了sklearn提供的KMeans方法

从csv文件中，取出一万多条数据，取出数据中对应两个特征的两个列，进行聚类，结果得出，它被分为了3个类别，下边两种图分别为，初始质心点k = 2，与初始质心点k=3，两种情况下，聚类的效果图表：（很显然k=3时更合适）

下面是这个例子demo的下载地址：demo