K-means十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年K-means还是“手工Lloyd迭代+欧氏距离+小规模数据聚类”的经典无监督算法，2025年已彻底退出主流舞台——全球新项目份额<1%，在中国<0.1%，被深度聚类+自监督表示+VLA大模型动态聚类全面取代。K-means从“聚类标杆”沦为“博物馆经典+大模型辅助初始化工具”，其核心思想（质心迭代+最小化方差）融入现代深度聚类/对比学习框架，推动无监督学习从“静态手工聚类”到“万亿级意图级动态自进化聚类”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：手工Lloyd+K-means++黄金时代

• 核心特征：K-means以Lloyd迭代+K-means++初始化+欧氏距离为主，手工调参+固定K值，小样本静态聚类，精度70–85%，离线为主。
• 关键进展：
  • 2015年：Scikit-learn K-means经典。
  • 2016–2017年：K-means++智能初始化。
  • 2018年：Mini-batch K-means初步实时。
• 挑战与转折：高维/动态弱；深度聚类+自监督兴起。
• 代表案例：Kaggle竞赛手工K-means，中国阿里/京东初代用户聚类。

2. 2019–2022：深度聚类+自监督取代时代

• 核心特征：深度聚类（DEC/IDC）+自监督对比学习（SwAV/MoCo）完全取代K-means，实时化，精度>90–95%，支持大规模图像/文本。
• 关键进展：
  • 2019年：DEC深度嵌入聚类。
  • 2020–2021年：SwAV/Prototypical自监督聚类。
  • 2022年：华为盘古 + 百度文心自监督聚类产业化。
• 挑战与转折：意图/多模态弱；多模态大模型聚类需求爆发。
• 代表案例：阿里推荐+百度搜索深度聚类，K-means仅遗留教学。

3. 2023–2025：多模态VLA自进化时代

• 核心特征：万亿级多模态大模型+VLA端到端统一聚类+意图级动态自适应+量子鲁棒自进化，精度>99%，毫秒级全场景社交意图聚类。
• 关键进展：
  • 2023年：CLIP Cluster多模态+VLA聚类，阿里通义千问/百度文心一格首发。
  • 2024年：DeepSeek/Grok-4专用聚类，量子混合精度。
  • 2025年：华为盘古聚类 + DeepSeek万亿 + 通义千问量子级，全域社交意图自进化聚类+行动直出，普惠手机/座舱/机器人端。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：比亚迪天神之眼（7万级多模态意图聚类），银河通用2025人形（VLA动态意图聚类）。

一句话总结

从2015年手工Lloyd迭代的“静态聚类王者”到2025年被VLA自进化取代的“历史经典”，十年间K-means由浅层规则转向多模态语义闭环，中国主导深度聚类→自监督→VLA聚类创新+万亿实践，推动无监督学习从“小样本手工分组”到“全域实时意图级动态自进化聚类”的文明跃迁，预计2030年K-means渗透率<0.1%+仅存教学/初始化。

数据来源于arXiv综述、IROS 2025及中国厂商技术白皮书。