聚类注意点
样本异常数据
K均值（K-Means）是聚类中最常用的方法之一，它基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。但K均值在应用之前一定要注意两种数据异常：
- 数据的异常值：数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相似度，并且这种影响是非常显著的。因此基于距离相似度的判别模式下，异常值的处理必不可少。
- 数据的异常量纲 ：不同的维度和变量之间，如果存在数值规模或量纲的差异，那么在做距离之前需要先将变量归一化 或标准化。例如，跳出率的数值分布区间是[0，1]，订单金额可能是[0，10000000]，而订单数量则是[0，1000]。如果没有归一化或标准化操作，那么相似度将主要受到订单金额的影响。
样本数据量过大
数据量过大的时候不适合使用KMeans算法
K-Means在算法稳定性、效率和准确率（相对于真实标签的判别）上表现非常好，并且在应对大量数据时依然如此。它的算法时间复杂度上界为n kt，其中n是样本量、k是划分的聚类数、t是迭代次数。
当聚类数和迭代次数不变时，K均值的算法消耗时间只跟样本量有关，因此会呈线性增长趋势。
当真正面对海量数据时，使用K均值算法将面临严重的结果延迟，尤其是当K均值被用做实时性或准实时性的数据预处理、分析和建模时，这种瓶颈效应尤为明显。
针对K均值的这一问题，很多延伸算法出现了， MiniBatchKMeans就是其中一个典型代表。
MiniBatchKMeans使用了一个名为Mini Batch（分批处理）的方法计算数据点之间的距离。
MiniBatch的好处是计算过程中不必使用所有的数据样本，而是从不同类别的样本中 抽取一部分样本（而非全部样本）作为代表参与聚类算法过程。
由于计算样本量少，所以会相应减少运行时间；但另一方面，由于是抽样方法，抽样样本很难完全代表整体样本的全部特征，因此会带来准确度的下降
经过对30000样本点分别使用KMeans 和 MiniBatchKMeans 进行聚类，对比之后运行时间 MiniBatchKMeans 是 K-Means的一半（0.17 vs 0.36），但聚类结果差异性很小。
结论： MiniBatchKMeans在基本保持了K-Means原有较高类别识别率的前提下，其计算效率的提升非常明显。因此， MiniBatchKMeans是一种能有效应对海量数据，尽量保持聚类准确性并且大幅度降低计算耗时的聚类算法。