本文主要实现K-means这一算法，根据聚类算法理论篇(K-means,DBSCAN原理)可知：输入：数据dataK值输出：簇组其工作流程：1.根据K值，随机创建K个初始化质心点（Initialozation Randomly selecr K center points。2. 算出所有样本点到质心点的距离，得到样本属于那个簇。3. 更新，根据簇内样本重新算出簇内的质心。4. 重复执行2，3步，重

神经网络是一种有监督的机器学习算法，神经网络当成一种特征提取的方法，神经网络追求是什么样的的权重参数适合当前任务。