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+### KMEANS算法
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+#### KMEANS算法概述
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+聚类概念：
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+- 无监督问题：手上没有标签
+- 聚类：相似的东西分到一组
+- 难点：如何评估，如何调参
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+![1606221473495](assets/1606221473495.png)
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+基本概念：
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+- 想要得到簇的个数，需要指定K值，即聚成几个堆
+- 质心：均值，即向量各维取平均，最中间的位置
+- 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
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