K-Means聚类算法

K-Means聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种无监督学习算法。它可以通过多次迭代，将一系列无标记的数据根据它们的特征分布划分为$k$个子集，使得子集内部元素之间的相异度尽可能低，而不同子集元素相异度尽可能高。我们称这样的子集为簇（cluster），而将数据划分为簇的过程称为聚类。算法思想假设我们有一组无标记