O algoritmo k-means é um método não-supervisionado de classificação que tem como objetivo particionar n registros em k agrupamentos, onde k < n. Seu funcionamento é descrito a seguir:
Dado um valor inicial de k médias (k-means), os registros são separados em agrupamentos, onde esses pontos (k-means) representam o centro de cada agrupamento. Normalmente, as coordenadas iniciais desses centróides são determinadas de forma aleatória. Em seguida, cada registro é associado ao cluster cujo centro está mais próximo, seguindo uma métrica de distância. Existem diversas métricas de distância, como a Euclidiana [1] e a de Mahalanobis [2]. Quando todos os registros estiverem classificados, os k centros são recalculados como as médias aritméticas dos registros de cada cluster. Então, os registros são novamente associados a um agrupamento segundo sua distância à média do cluster e os centros são novamente calculados. Esse passo se repete até que as médias dos clusters não se desloquem consideravelmente.
Segue o link [3] de uma demonstração interativa do k-means.
[1] http://pt.wikipedia.org/wiki/Distância_euclidiana
[2] http://pt.wikipedia.org/wiki/Distância_de_Mahalanobis
[3] http://home.dei.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/AppletKM.html
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