k-means定义：
聚类通过将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集成为一个“簇”，每个簇可能对应于一些潜在的概念（也就是类别），是无监督的学习算法
模型原理：
对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大
收敛过程
1 随机选取k个中心点
2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中
3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点
4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行了足够多的迭代
时间复杂度：O(Inkm)
空间复杂度：O(nm)
其中m为每个元素字段个数，n为数据量，I为迭代个数。一般I,k,m均可认为是常量，所以时间和空间复杂度可以简化为O(n)，即线性的。
超参数的选择
可以通过枚举，令k从2到一个固定值如10，在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解)，并计算当前k的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。
K-Means算法
给定样本集D，k-means算法针对聚类所得簇划分C最小化平方误差。
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E值越小则簇内样本相似度越高。
算法流程如下：
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其中第一行对均值向量进行初始化，在第4-8行与第9-16行依次对当前簇划分及均值向量迭代更新，若迭代更新后聚类结果保持不变，则在第18行将当前簇划分结果返回。
