1.23聚类算法（kmeans(初始随机选k，迭代收敛）,DBSCAN（dij选点），MEANSHIFT（质心收敛），AGENS(最小生成树）），蚁群算法（参数理解、过程理解、伪代码、代码）
聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的，是要划分的聚类的数量；初始时随机选择k个点，然后逐渐选择离他最近的点，不断锁定最近的，最后计算方差和；这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和，也称为簇内方差（within-clustervariance），是一种度量聚类质量的指标。它衡量了簇内数据点与各自簇中心的差异程度。方差和越小，表示簇内的数据点越紧密聚集在一起。计算当前