kmeans聚类大致过程 1.假定对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点； 2.按照距离初始中心点最小的原则，把所有观测分到各中心点所在的类中； 3.每类中有若干个观测，计算K个类中所有样本点的均值，作为第二次迭代的K个中心点； 4.然后根据这个中心重复第2、3步，直到收敛（中心点不再改变或达到指定的迭代次数），聚类过程结束 采用的程序是python的sklearn.cluster.KMeans 详见： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html