k-means

• 第一步 - 随机选择 K 个点作为点的聚类中心，这表示我们要将数据分为 K 类。
• 第二步 - 遍历所有的点 P, 算出 P 到每个聚类中心的距离，将 P 放到最近的聚类中心的点集中。遍历结束后我们将得到 K 个点集。
• 第三步 - 遍历每一个点集，算出每一个点集的中心位置，将其作为新的聚类中心。
• 第四步 - 重复步骤 2 和步骤 3，直到聚类中心位置不再移动。

即 生成中心->重新聚类  ->再生成中心 ->再重新聚类  ->一直到中心变化很小。

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