K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。
针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算中心点，然后针对每个点，重新寻找距离自己最近的中心点。如此循环，直到前后两次迭代的簇类没有变化。
下面通过一个简单的例子，说明K-means算法的过程。如下图所示，目标是将样本点聚类成3个类别。
基本的步骤为：
step1：选定要聚类的类别数目k（如上例的k=3类），选择k个中心点。
step2：针对每个样本点，找到距离其最近的中心点（寻找组织），距离同一中心点
