K－means算法很简单，它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧，利用欧式距离进行聚合啦。

解决的问题如图所示哈：有一堆没有标签的训练样本，并且它们可以潜在地分为K类，我们怎么把它们划分呢？     那我们就用K－means算法进行划分吧。

算法很简单，这么做就可以啦：

第一步：随机初始化每种类别的中心点，u1,u2,u3,……，uk;

第二步：重复以下过程：

然后 ，就没有然后了，就这样子。

太简单， 不解释。