k-means算法的目标是根据输入参数k，将数据集划分成k个簇。算法采用迭代更新的方法:在每一轮中，依据k个参照点将其周围的点分别组成k个簇，而每个簇的质心(即簇中所有点的平均 值，也就是几何中心)将被作为下一轮迭代的参照点卜迭代使得选取的参照点越来越接近真实的簇质心，所以聚类效果越来越好。