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kmeans是最简单的聚类算法之一，具有出色的速度和良好的可扩展性，这里附上使用sklearn的包的简易实现。n_clusters是聚类的个数，这里选择2。


Kmeans实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn
from sklearn.cluster import KMeans

if __name__ == "__main__":
	cluster1 = np.random.uniform(0,1,(2,10))
	cluster2 = np.random.uniform(10,12,(2,10))

	X = np.hstack((cluster1,cluster2)).T
	kmeans = KMeans(n_clusters = 2)
	kmeans.fit(X)
	print (X)

最佳k值的确定

对于未知聚类个数的数据集，采用手肘法确定K值，手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)，



其中k是聚类个数，Ci是第i个簇，p是Ci中的点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。

理论上该值会随