将n个观测点，按一定标准（数据点的相似度），划归到k个聚类（用户划分、产品类别划分等）中。
K-means聚类要求的变量是数值变量，方便计算距离。
R语言实现
k-means算法是将数值转换为距离，然后测量距离远近进行聚类的。不归一化的会使得距离非常远。
补充：scale归一化处理的意义
两个变量之间数值差别太大，比如年龄与收入的数值差别就很大。
步骤
第一步，确定聚类数量，即k的值
方法：肘部法则+实际业务需求
第二步，运行K-means模型
第三步，总结聚类模型结果
原文：https://www.cnblogs.com/Grayling/p/10991252.html