模式识别的聚类分析。K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。-Pattern recognition clustering

VLAD VLAD可以理解为是BOF和fisher vector的折中 BOF是把特征点做kmeans聚类，然后用离特征点最近的一个聚类中心去代替该特征点，损失较多信息； Fisher vector是对特征点用GMM建模，GMM实际上也是一种聚类，只不过它是考虑了特征点到每个聚类中心的距离，也就是用所有聚类中心的线性组合去表示该特征点，在GMM建模的过程中也有损失信息； VLAD像BOF那样，只考虑离特征点最近的聚类中心，VLAD保存了每个特征点到离它最近的聚类中心的距离；