说实话是一个比较简单的算法
通过上述 k-means 算法的原理概述，我们可将 k-means 算法的流程分为以下五步：
Step1: 随机选取 K 个样本作为聚类中心；
Step2: 计算各样本与各个聚类中心的距离；
Step3: 将各样本回归于与之距离最近的聚类中心；
Step4: 求各个类的样本的均值，作为新的聚类中心；
Step5: 判别聚类中心是否发生变化：若类中心不再发生变动或者达到迭代次数，
算法结束，否则回到第二步。
https://blog.csdn.net/qq_37509235/article/details/82925781
原文：https://www.cnblogs.com/eat-too-much/p/13665165.html