k-均值是发现给定数据集的k个簇的算法。簇个数k是用户给定的，每一个簇通过其质心，即簇中所有的中心来描述。
K-均值算法的工作流程是这样子的：首先，随机确定k个初始点作为质心。然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个点找距其最近的质心，并将其分配给该质心所对应的簇。这一步完成之后，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。
上述过程的伪代码如下：
创建k个点作为起始质心（经常是随机选择）
当任意一个点的簇分配结果发生改变时
对数据集中的每个数据点
对每个质心
计算质心与数据点之间的距离
将数据点分配到距离其最近的簇
对每一个簇，计算簇中所有点的均值并且将均值作为质心