文本聚类
K-means算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。
基本流程：
- 步骤1： 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；
- 步骤2： 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）；
- 步骤3： 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。
算法的时间复杂度上界为O(n*k*t), 其中t是迭代次数。
k-means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，属于非监督学习方法。此算法以k为参数，把n 个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度，而且簇间的相似度较低。
Cluster distribution:
{3: 133, 9: 93, 1: 131, 4: 497, 5: 328, 6: 263, 8: 78, 2: 46, 0: 164, 7: 67}
Top terms per cluster:
Cluster 0 工作 人类 时间 学习 事情 员工 研究 生活 团队 能力
Cluster 1 区块 货币 比特 加密 星球 数字 交易所 交易 项目 技术
Cluster 2 公寓 房租 长租 租金 租赁 租房 房源 上涨 北京 资本
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代码大部分来自这篇文章：K-means算法及文本聚类实践,只是没有数据集，然后自己手撕写了个36kr文章的爬虫的程序。φ(>ω<*)