简介
C均值算法又叫K-Means算法，其基本思想是，通过迭代找到k个聚类的一种划分方案，使得用这k个聚类的均值来表示相应各类样本时所得到的总体误差最小，所以K-Means是一种基于最小误差平方和准则的聚类算法。由于它在向量量化和图像分割上也有很广泛的应用，所以有时也被称为广义Glogd算法，简称GLA。
误差平方和推导
目标公式：
我们使用了方差增量算法，具体请参考：https://www.cnblogs.com/yoyaprogrammer/p/delta_variance.html
这里我给出增量为1的误差平方和推导过程：
其中，增量样本y，则将增量N=1，增量均值
=y，增量方差
=0代入，则：
由于其他聚类都没有发生变化，所以总体误差平方和的变化仅仅取决于上述两个公式的变化。显然，移出一样本会导致类的平方误差减小，而移入会导致增大，如果减小量大于增加量，则当前进行的样本移动就有利于总体误差平方和的减少，于是就进行这一移动操作，否则的话不操作。
参考模式识别（第三版）张学工