diff --git a/assets/1606221473495.png b/assets/1606221473495.png
new file mode 100644
index 0000000..ceead42
Binary files /dev/null and b/assets/1606221473495.png differ
diff --git a/assets/1606221707427.png b/assets/1606221707427.png
new file mode 100644
index 0000000..8dadc44
Binary files /dev/null and b/assets/1606221707427.png differ
diff --git a/必备数学基础.md b/必备数学基础.md
index e44c342..4956723 100644
--- a/必备数学基础.md
+++ b/必备数学基础.md
@@ -1235,4 +1235,26 @@ notebook已更新，markdown待更新
 
 ![1606031463635](assets/1606031463635.png)
 
-待更新，notebook已更新
\ No newline at end of file
+待更新，notebook已更新
+
+
+
+### KMEANS算法
+
+#### KMEANS算法概述
+
+聚类概念：
+
+- 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
+
+![1606221473495](assets/1606221473495.png)
+
+基本概念：
+
+- 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
+