聚类分析是一种无监督学习技术(常见的无监督学习还有密度估计、异常检测等)，可以在事先不知道正确结果（即无类标或预期输出值）的情况下，发现数据本身所蕴含的结构信息。其目标是发现数据中自然形成的分组，使得每个簇内样本的相似性大于其他簇内样本的相似性。聚类的商业领域应用包括：按照不同主题对文档、音乐、电影进行分组，或基于常见的购买行为，发现有相同兴趣爱好的顾客，并以此构建推荐引擎。
性能度量
大致分为两类：一类是将聚类结果与某种参考模型（例如将某领域专家给出的分类结果作为参考模型）进行比较，称为外部指标；另一类是直接考察外部结果而不利用任何参考模型，称为内部指标。
K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。
实际上是迭代的方法，每次迭代，分类的样本不同，导致均值中心也发生变化。
k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有很大的影响，因此需要选择合适的k个质心。如果仅仅是完全随机的选择，有可能导致算法收敛很慢。K-Means++算法就是对K-Means随机初始化质心的方法的优化。
在传统的K-Means算法中，我们在每轮迭代时，要计算所有的样本点到所有的质心的距离，这样会比较的耗时。那么，对于距离的计算有没有能够简化的地方呢？elkan K-Means算法就是从这块入手加以改进。它的目标是减少不必要的距离的计算。
在统的K-Means算法中，要计算所有的样本点到所有的质心的距离。如果样本量非常大，比如达到10万以上，特征有100以上，此时用传统的K-Means算法非常的耗时，就算加上elkan K-Means优化也依旧。在大数据时代，这样的场景越来越多。此时Mini Batch K-Means应运而生。
K-Means的缺点在于对聚类中心均值的简单使用。下面的图中的两个圆如果使用K-Means则不能作出正确的类的判断。同样的，如果数据集中的点类似下图中曲线的情况也是不能正确分类的。