聚类：就是将一个对象的集合分成几个簇，每个簇之间的对象不相似，但是簇内对象相似。可以认为是“物以类聚”。

从这个简单的描述中，可以看出聚类的关键是如何度量对象间的相似性。较为常见的用于度量对象的相似度的方法有距离、密度等。

k-Means：

k-Means算法的核心思想是把n个数据对象划分为k个类（这k各类事先未知），使得划分后每个类中的数据点到该类中心的距离最小。即使J最小。

k-means算法流程：