当元素的特征向量，和类的数量确定之后，
那么这个解就确定了，都会收敛到 向量空间中的固定几个点
先随便找K个类点
然后将所有数据，划到距离最近的类中心中
然后重新计算类中心，
这个过程迭代几次，类中心不断地向最终解 收敛
输出的结果也就是这几个类中，以及每个元素属于哪个类中心
这是典型的kmeans算法的过程
这里的类的数量是认为指定的，可能需要多次尝试，才能找到一个合适的数量
评估的方法：类要尽量分散，类内部尽量内聚
可以使用mapreduce来实现，但是需要多次的mapreduce来迭代训练，每次训练出来几个类中心，需要判断是否收敛