1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类
第一轮：
第二轮：
第三轮：
2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题）
3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示.
4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示.
5）.想想k均值算法中以用来做什么？
答：K-means算法是典型的基于距离的聚类算法，即对各个样本集采用距离作为相似性的评价指标，若两个样本集的距离越近，其相似度就越大。所以我觉得可以使用K-means算法处理图像的像素，图像常用的编码方式为RGB编码，即用三基色(RED,GREEN,BLUE)表示图像颜色。每个像素由三个8位无符号二进制数(范围从0到255)表示其像素颜色，例如，一个像素的颜色可以用(220,101,25)表示。给定的图像包含这数千种颜色，通过K均值算法，将相似的颜色作为一种，就可以将其颜色的数量降至16种，从而实现图像压缩。