k-均值 聚類演算法
首先初始化k個點作為質心，遍歷資料集，把每一個數據點分配到距離最近的質心，把這個質心下的所有點的均值作為新的質心，迭代更新。
度量聚類效果的指標：SSE( sum of squared error)誤差平方和
改進演算法：二分-k-均值演算法（克服k-均值區域性收斂）
二分-k-均值 聚類演算法
將所有點看成一個簇，利用2均值聚類將簇一分為二，選擇SSE最大的簇進行劃分，直到達到使用者指定的分類數。
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