k均值聚類算法（k-means clustering algorithm）是一種迭代求解的聚類分析算法，其步驟是，預(yù)將數(shù)據(jù)分為K組，則隨機(jī)選取K個(gè)對(duì)象作為初始的聚類中心，然后計(jì)算每個(gè)對(duì)象與各個(gè)種子聚類中心之間的距離，把每個(gè)對(duì)象分配給距離它最近的聚類中心。聚類中心以及分配給它們的對(duì)象就代表一個(gè)聚類。每分配一個(gè)樣本，聚類的聚類中心會(huì)根據(jù)聚類中現(xiàn)有的對(duì)象被重新計(jì)算。這個(gè)過(guò)程將不斷重復(fù)直到滿足某個(gè)終止條件。終止條件可以是沒(méi)有（或最小數(shù)目）對(duì)象被重新分配給不同的聚類，沒(méi)有（或最小數(shù)目）聚類中心再發(fā)生變化，誤差平方和局部最小。