本节书摘来华章计算机《hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ，第2.5节，张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
2.5.1 k-means算法原理
k-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。它是将数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则（如图2-45所示）。k-means算法以欧氏距离作为相似度测度，求对应某一初始聚类中心向量v最优分类，使得评价指标最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。
具体的算法步骤如下：
1）随机在图中取k（这里k＝2）个种子点。
2）然后对图中的所有点求到这k个种子点的距离，假如点pi离种子点si最近，那么pi属于si点群。图2-45中，我们可以看到a、b属于上面的种子点，c、d、e属于下面中部的种子点。
3）接下来，我们要移动种子点到属于它的“点群”的中心。见图2-45中的第3步。
4）然后重复第2）和第3）步，直到种子点没有移动。我们可以看到图2-45中的第4步上面的种子点聚合了a、b、c，下面的种子点聚合了d、e。
图2-46所示为k-means算法的流程图。
该流程图描述其实和算法步骤类似，不过，这里需要考虑下面几个问题：
1）选择k个聚类中心用什么方法？
提示：可以随机选择或直接取前k条记录。
2）计算距离的方法有哪些？
提示：欧氏距离、余弦距离等。
3）满足终止条件是什么？
提示：使用前后两次的聚类中心误差（需考虑阈值小于多少即可）；使用全局误差小于阈值（阈值选择多少？）。
请读者考虑上面的几个问题，并完成下面的动手实践（k-means算法实现）。