kmeans过程

K-means是一种迭代的聚类分析算法，其步骤如下：首先，随机选择K个对象作为初始的聚类中心；然后，计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心；再计算每个新聚类的平均值，并将该值更新为新的聚类中心；不断重复此过程，直到满足某个终止条件为止。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心发生变化，误差平方和局部最小等。