Kmeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后通过计算各个簇中数据点的平均值，更新簇中心，迭代至满足收敛条件。
Kmeans的目标函数：（这里以欧式距离作为衡量近邻标准进行分析）

其中，N是数据数目，C是划分簇的数目，rc 是一个0 1变量，当数据点xn被归类到c簇时为1，否则为0。
Kmeans 算法就是最小化这个目标函数，可采取迭代的方法：先固定uc，选择最优的簇，即将数据归类到离它最近的中心；下一步固定簇，选取最优的uc。这里可通过M对uc求导求得最优值，如步骤（2）公式所示，也就是对应簇中数据的平均值。
kmeans算法可分为两步骤进行：
（1） 根据C个簇的uc将每个数据点归类到离它最近的簇；

（2） 计算每个簇新的中心点。

不断迭代这两个步骤，直至每个簇的中心不再变化或者变化很小。

*备注：*uc的初始化问题。Matlab默认的是随机从样本中抽取C个数据点，并另外提供了三种方法，包括均匀抽取；抽取10%的子样本先使用聚类进行uc估计；构建C*P矩阵（P指样本数据的维度）。

（最近在研究图像分割，今天把Kmeans翻出来，实现的效果不是很好，基于像素值考虑的东西可能不全面，还在继续探索）