1、简介
k-means一种非监督学习模型
输入：文档向量
输出：聚类标签
cluster定义：中心，形状
k-means是计算到center中心的距离，是忽略形状的。
2、k-means算法步骤
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3、k-means是一种坐标下降算法：
4、k-means收敛：局部最优
5、k-means++
跟k-means的区别在于：一开始聚类中心的初始化不一样，其他均一样
越远，越有可能成为新的聚类中心。
k-means++一开始初始化浪费时间较多，但后面收敛很快。
6、k-means中k的选择
k越大，越容易过拟合
k的选择见下图：
7、MapReduce映射和规约
每个机器先独立处理一部分文档
每个机器独立统计不同的words，其他机器将本机器要处理的发送过来。（Hash实现）
8、MapReduce实现k-means
9、测试
第4题答案是false，想不通，我觉得4是对的。
我选了1,2,5还有2,5都是错的。
