KMean聚类算法是一种比较简单而且常用的聚类算法，该算法有以下特点：

a) 聚类数目的一定的

b)选择一个样本的最近聚类时，需要将所有聚类的距离都计算一遍，然后选择最近的聚类作为该样本所属的类别

考虑到以上特点，会存在以下问题：首先，如果对数据样本集合不了解，K的选择会有一定的随机性，K的选择关乎聚类质量和计算效率，其次，与所有聚类集合都进行计算，这个效率会非常低下。综合以上两点，常见的改进的方法是层次聚类或者基于Tree的方法来减少计算量等方法，在项目的过程中，调研了Fast Streaming kmeans的方法，该算法有以下特点：

a)是基于streaming的，所以样本可以无限大，而且对数据样本只计算一次

b)最终聚类产生的结果集合的大小k是在一定范围变化的

c)在聚类过程中，只有当满足一定概率的时候才会产生新的聚类；当聚类数据大于上限，对聚类进行合并操作

Fast Streaming kmeans算法适合处理较大规模的数据，但是还是有一定的局限性，比如计算效率会随着聚类数据增大而下降，聚类的精度较低，在60W集合的聚类时间1个多小时，不符合我们的需求，在考虑了kmean的计算特点和实际应用场景之后，我们对kmeans算法做了以下改进：

a)将样本数据进行稀疏存储，构建节点的索引

b)计算样本的所属聚类的时候，只与该样本拥有共同索引的聚类计算距离

c)在计算距离的时候，随机从聚类集合中选取一个作为基准进行计算

以上改进使得聚类在60W集合的时间在20分钟左右，考虑到c)中随机选择基准的不确定性，在计算距离的时候，利用索引，找出与样本共现次数最多的一个样本进行计算。最后再针对代码进行了调整和改进，使得在原有数据集合的聚类时间在6分钟左右，基本能达到我们在线系统的运行需求。