K-Means 基于距离的聚类算法 欧氏距离,曼哈顿距离,闵可夫斯基距离 实现原理 随机选取两个点作为聚类中心 计算每个点到聚类中心的距离,进行聚类 计算每个聚类中点的坐标平均值,找出中心点 重复上述过程,直到聚类中心位置变化很小或很大迭代数 孤立点 聚类评估