实例1：KMeans（含源码分析）

算法： 1. 选择k个簇中心，作为聚类中心 。 2. 计算每个样本点到聚类中心的距离，将每个样品点分配到最近的聚类中心，形成k个簇。 3. 计算每个簇的平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心。 4. 反复执行2、3步骤，直到旧质心和新质心的差异小于阈值或迭代次数达到要求为止。   实例： 在IDEA运行，如果是spark-shell命令行窗口， 可使用:paste进入粘贴模式，注意spark-sh

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