聚类算法之K-Means，K-Means++，elkan K-Means和MiniBatch K-Means算法流程_kmeans聚类和小批量kmeans(minibatchkmeans)聚类有什么不同点?

聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表，在数据分析、模式识别的很多实际问题中得到了应用。我们知道，分类问题是机器学习中最常见的一类问题，它的目标是确定一个物体所属的类别。分类问题和聚类问题一个最重要的区别在于分类问题有标签，学习过程实际就是程序不断学习各个标签特点的过程，而聚类问题是一种无监督学习问题，我们事先并不知道这些事物一共多少个类，每个事物的所属类别，我们需要让程序基于一定的规则，自动地将事物分为我们需要的类。
我们在进行聚类分析的时候，需要确定无监督学习算法需要决定的三个问题：
1.分成几类？
2.样本之间的距离度量方式？
3.聚类策略？
下面，我们来看一些常用的聚类算法：

一、K-Means

K-Means聚类又叫K均值聚类，是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

K-Means算法过程：

1.输入数据 D = { x 1 , x 2 , x 3 , . . . , x m } D=

$$\begin{Bmatrix}x_1,x_2,x_3,...,x_m\end{Bmatrix}$$ D={ x1​,x2​,x3​,...,xm​​}，聚类的簇数为K，最大迭代次数为N；
2.从$D$中随机选择K个样本作为初始的k个质心：$\left\{\begin{array}{c}{u}_1,u_2,u_3,...,u_k\end{array}\right\}$；
3.对于$n=1,2,3,...,N$：
a.将簇划分$C$初始化为：$C_t$