主要内容：
1、Unsupervised learning
2、Clustering(focus on k means)
3、k means 局限（initial location and local minimum）
CLUSTERING
K MEANS
OPTIMIZE
OPTIMIZE
another assign
K-Means 局限(与初始化k 中心放置的位置有关)
另外一个就是Local minimum
Local Minimum
another example
实际问题提醒
多次运行，就会放置在不同的初始位置，避免这些问题，，目前sklearn 都支持，调整参考达到多次计算。
