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美国物理学家斯图尔特-劳埃德（Stuart Lloyd）是贝尔实验室标志性创新工厂和发明原子弹的曼哈顿项目的校友，他在1957年首次提出了k-means聚类，以分配数字信号中的信息，不过他直到1982年才发表 。
与此同时，美国统计学家爱德华-福吉（Edward Forgy）在1965年描述了一种类似的方法——劳埃德-福吉算法 。
K-means聚类首先会寻找group的中心，然后将数据点分配到志同道合的group内 。考虑到数据量在空间里的位置和要组成的小组数量，k-means聚类可以将与会者分成规模大致相同的小组，每个小组都聚集在一个中心点或中心点周围 。
在训练过程中 ， 算法最初需要随机选择k个人来指定k个中心点，其中k必须手动选择，而且找到一个最佳的k值并不容易 。
然后通过将每个人与最接近的中心点联系起来形成k个聚类簇 。
对于每个聚类簇，它计算所有被分配到该组的人的平均位置，并将平均位置指定为新的中心点 。每个新的中心点可能都不是由一个具体的人占据的 。
在计算出新的中心点后，算法将所有人重新分配到离他们最近的中心点 。然后计算新的中心点，调整集群，以此类推，直到中心点（以及它们周围的群体）不再移动 。
将新人分配到正确的群组很容易，让他们在房间里找到自己的位置，然后寻找最近的中心点 。
K-means算法的原始形式仍然在多个领域很有用，特别是因为作为一种无监督的算法，它不需要收集潜在的昂贵的标记数据，它的运行速度也越来越快 。
例如 ， 包括scikit-learn在内的机器学习库都得益于2002年增加的kd-trees，它能极快地分割高维数据 。
参考资料：
【吴恩达预热新课！万字博客回顾机器学习算法起源】https://read.deeplearning.ai/the-batch/issue-146/
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