欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。我的博客写一些自己用得到东西，并分享给大家，如果有问题欢迎留言与我讨论：）
Kmeans聚类方法是（我认为）最广泛使用以及稳定、有效的聚类方法。聚类是无监督学习方法，不需要对数据本身的标签有任何了解。如果你不是很理解kmeans算法本身，建议随便找一本数据挖掘/机器学习的书来看一看，或者看下baidu[1]的内容基本就能理解。
Kmeans算法基本描述
基本算法这里只做最为简单的描述，供读者理解，下图是一个聚类后的示意图。
（1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心点；
（2） 根据每个聚类对象的均值（中心点），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
（3） 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心点）
（4） 循环（2）到（3）直到每个聚类不再发生变化为止
用Parametric Bootstrap方法确定K的取值
我们知道，在实际应用中，我们并不知道数据应该被聚类成几类（K=？），因为数据往往是高维的且交杂在一起。如何确定一个好的K，本身是一个值得研究的课题，也有不少人提出过不少方法，在本文中，我具体描述一下用Parametric Bootstrap方法来确定K值，主要参考的是[2]，看下来感觉方法简单实用，在这里用自己的话描述一遍，并做适当衍生。
假设下图是我们的数据样本集合（每一个点表示一个样本），打印在二维平面上：
首先，我们并不知道数据应该聚成几类（实际中我们是不太可能看得到高维数据有很明显的分割的。在这个例子中乍一看好像是3类，但是实际上，我们的数据是通过4个混合高斯分布生成的。），所以假设数据应该分成k=2类，结果是：
这样，我们通过kmeans(k=2)把数据分为两类——橘