Add 聚类算法工作流程

必备数学基础.md

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 - 距离度量：常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化）
 - 优化目标：![1606221707427](assets/1606221707427.png)，让每一个样本到中心点（质心）的距离越小越好，即每个点到中心点的和最小，越小越相似
 
+#### KMEANS工作流程
+
+![1606222061142](assets/1606222061142.png)
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+- a：我们拿到这一堆数据
+- b：k=2，初始化两个点
+- c：计算各个点到初始化的两个点的距离，近的聚类
+- d：更新初始化点
+- e：接着更新所有点到该两点的距离
+- f：不断更新，直到无法更新，聚类完成
+
+**优势：**简单、快速、适合常规数据集
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+**劣势：**
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+- K值难确定
+- 复杂度与样本呈线性关系
+- 很难发现任意形状的簇