k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”（引力中心）来进行计算的。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个 数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

处理流程：

（ 1 ） 从 c 个 数据对象任意选择 k 个 对象作为初始聚类中心； 
（ 2 ） 循 环（ 3 ） 到（ 4 ） 直到每个聚类不再发生变化为止； 
（ 3 ） 根 据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； 
（ 4 ） 重 新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象)

到这里这个文本聚类的小程序的核心思想就讲完了，总的来说大致步骤如 下：                                           

(1)对各个文本分词,去除停用词

(2)通过TF-IDF方法获得文本向量的权值(每个文本向量的维数是 相同的,是所有文本单词的数目,这些单词如果有重复那只算一次,所以如果文本越多，向量的维数将会越大)

(3)通过K-means算法对文本进行分类

本人的文本小程序的结 果还算令人满意，对下面的实验用例的聚类结果还算是理想，但是每次执行的结果都不一样。其实聚类的结果受好多种因素制约，提取特征的算法，随机初始化函 数，kmeans算法的实现等，都有优化的地方，不信你把输入的数据的顺序改改，聚类结果就不一样了，或者把随机数的种子变一下，结果也不一样，k- means算法加入一些变异系数的调整，结果也不一样，提取特征的地方不用TF/IDF权重算法用别的，结果肯定也不一样。

实验用例：

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以下是我在网上参考的资料：