K-Means方法是MacQueen1967年提出的。给定一个数据集合X和一个整数K（n），K-Means方法是将X分成K个聚类并使得在每个聚类中所有值与该聚类中心距离的总和最小。
K-Means聚类方法分为以下几步：
[1] 给K个cluster选择最初的中心点，称为K个Means。
[2] 计算每个对象和每个中心点之间的距离。
[3] 把每个对象分配给距它最近的中心点做属的cluster。
[4] 重新计算每个cluster的中心点。
[5] 重复2，3，4步，直到算法收敛。
以下几张图动态展示了这几个步骤：
下面，我们以一个具体的例子来说明一下K-means算法的实现。
K-means算法的优缺点：
优点：
（1）对于处理大数据量具有可扩充性和高效率。算法的复杂度是O（tkn），其中n是对象的个数，k是cluster的个数，t是循环的次数，通常k，t<<n。
（2）可以实现局部最优化,如果要找全局最优，可以用退火算法或者遗传算法
缺点：
（1）Cluster的个数必须事先确定，在有些应用中，事先并不知道cluster的个数。
（2）K个中心点必须事先预定，而对于有些字符属性，很难确定中心点。
（3）不能处理噪音数据。
（4）不能处理有些分布的数据（例如凹形）
K-Means方法的变种
(1) K-Modes ：处理分类属性
(2) K-Prototypes：处理分类和数值属性
(3) K-Medoids
它们与K-Means方法的主要区别在于：
（1）最初的K个中心点的选择不同。
（2）距离的计算方式不同。
（3）计算cluster的中心点的策略不同。