k-means聚类算法是机器学习中最常用的聚类算法之一，它可以自动将相似的样本聚类成一类。凭借其容易理解的思路，及易于实施的特质，k-means算法已在数据分析中大量使用，在商业策略、社交网络研究等各领域都有广泛的应用。
k-means算法是一种以空间距离为基础的聚类算法，它采用方差最小化（最大化类内距，类间距总是净类内距之和）的思想来最优化结果。由于k-means算法本质上是迭代的，因此算法的的准确性和计算效率是受算法初值的影响最大的因素。
1。首先，对要聚类的样本集进行预处理，以使其具有良好的表示性能，从而提高聚类的性能。
2。其次，根据样本集特征及其表示空间，将要聚类的样本随机划分成k个初始类，每个类由若干个样本组成，然后令c1,c2,...,ck分别代表k个聚类中心。
3。接着，对聚类中心进行调整，使每个样本簇趋向收敛并获得较优聚类结果，最终当各类中心不再移动时，即可得到聚类结果。
综上所述，k-means聚类算法在数据分析中有着广泛的应用，它可以很好的解决聚类问题，获得更好的聚类效果。该算法具有容易理解的思路，且容易操作的优点，值得持续研究。
