K-均值最小化问题，是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和，
因此 K-均值的代价函数（又称畸变函数 Distortion function）为：
其中????(??)代表与??(??)最近的聚类中心点。 我们的的优化目标便是找出使得代价函数最小
的 ??(1),??(2),...,??(??)和??1,??2,...,????：
回顾刚才给出的: K-均值迭代算法，我们知道，第一个循环是用于减小??(??)引起的代价，
而第二个循环则是用于减小????引起的代价。迭代的过程一定会是每一次迭代都在减小代价函
数，不然便是出现了错误。
吴恩达机器学习笔记47-K均值算法的优化目标（Optimization Objective of K-Means Algorithm）
原文：https://www.cnblogs.com/sl0309/p/10512598.html