参考回答：
在k-means算法中，用质心来表示cluster；且容易证明k-means算法收敛等同于所有质心不再发生变化。基本的k-means算法流程如下：
选取k个初始质心（作为初始cluster）；
repeat： 对每个样本点，计算得到距其最近的质心，将其类别标为该质心所对应的cluster； 重新计算k个cluser对应的质心；
until 质心不再发生变化
k-means存在缺点：
1）k-means是局部最优的，容易受到初始质心的影响；比如在下图中，因选择初始质心不恰当而造成次优的聚类结果。
2）同时，k值的选取也会直接影响聚类结果，最优聚类的k值应与样本数据本身的结构信息相吻合，而这种结构信息是很难去掌握，因此选取最优k值是非常困难的。
K值得确定：
法1：(轮廓系数)在实际应用中，由于Kmean一般作为数据预处理，或者用于辅助分聚类贴标签。所以k一般不会设置很大。可以通过枚举，令k从2到一个固定值如10，在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解)，并计算当前k的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。
法2：(Calinski-Harabasz准则)
其中SSB是类间方差，，m为所有点的中心点,mi为某类的中心点；
SSW是类内方差，；
(N-k)/(k-1)是复杂度；
比率越大，数据分离度越大。
