diff --git a/src/python/10.kmeans/kMeans.py b/src/python/10.kmeans/kMeans.py
new file mode 100644
index 00000000..b485ce14
--- /dev/null
+++ b/src/python/10.kmeans/kMeans.py
@@ -0,0 +1,50 @@
+#!/usr/bin/python
+# coding:utf8
+
+from numpy import *
+
+# 从文本中构建矩阵，加载文本文件，然后处理
+def loadDataSet(fileName):      # 通用函数，用来解析以 tab 键分隔的 floats（浮点数）
+    dataMat = []                # assume last column is target value
+    fr = open(fileName)
+    for line in fr.readlines():
+        curLine = line.strip().split('\t')
+        fltLine = map(float,curLine) # 映射所有的元素为 float（浮点数）类型
+        dataMat.append(fltLine)
+    return dataMat
+
+# 计算两个向量的欧式距离（可根据场景选择）
+def distEclud(vecA, vecB):
+    return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2))) # la.norm(vecA-vecB)
+
+# 为给定数据集构建一个包含 k 个随机质心的集合。随机质心必须要在整个数据集的边界之内，这可以通过找到数据集每一维的最小和最大值来完成。然后生成 0~1.0 之间的随机数并通过取值范围和最小值，以便确保随机点在数据的边界之内。
+def randCent(dataSet, k):
+    n = shape(dataSet)[1] # 列数
+    centroids = mat(zeros((k,n))) # 创建质心矩阵
+    for j in range(n): # 穿件随机簇质心，并且在每一维的边界内
+        minJ = min(dataSet[:,j]) 
+        rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)
+        centroids[:,j] = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k,1)) # 随机生成
+    return centroids
+
+# k-means 聚类算法
+def kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent):
+    m = shape(dataSet)[0]
+    clusterAssment = mat(zeros((m,2))) # 创建矩阵来分配数据点到质心中
+    centroids = createCent(dataSet, k)
+    clusterChanged = True
+    while clusterChanged:
+        clusterChanged = False
+        for i in range(m): # 循环每一个数据点并分配到最近的质心中去
+            minDist = inf; minIndex = -1
+            for j in range(k):
+                distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])
+                if distJI < minDist:
+                    minDist = distJI; minIndex = j
+            if clusterAssment[i,0] != minIndex: clusterChanged = True
+            clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
+        print centroids
+        for cent in range(k): # 重新计算质心
+            ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]] # 获取该簇中的所有点
+            centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0) # 分配质心
+    return centroids, clusterAssment