K均值聚類（K-means）和高斯混合聚類（Mixture of Gaussian Models）
K-means算法流程
給定條件：
????example set: \((x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_N, y_N)\)
初始化：
????K個簇類的中心點坐標(用C來表示):\[(\mu_{x1}, \mu_{y1}), (\mu_{x2}, \mu_{y2}),\dots, (\mu_{xK}, \mu_{yK})\]????以及一個表示歐氏距離的閾值\(\epsilon\)
K-均值聚類步驟：
- 計算每個樣本到每個簇類中心點的距離 \(d_{ij} = \parallel (x_i, y_i) - (\mu_{xj}, \mu_{yj}) \parallel_2^2\)
- 找出距離每個樣本最近的集群，將該樣本標為該類
- 更新每個簇類的中心點坐標，當中心點更新移動的距離小於閾值\(\epsilon\)或者叠代次數到達最大叠代次數時結束叠代過程
K均值聚類（K-means）和高斯混合聚類（Mixture of Gaussian Models）
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