K-means算法的原理

算法原理：

(1) 随机选取k个中心点；

(2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；

(3) 更新中心点为每类的均值；

(4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变.

空间复杂度o(N)

时间复杂度o(I*K*N)

其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数