第二次迭代下,c1(a1 a2 a5)c2(a3 a4) 聚类中心c1:(4/3,5/3)c2(9/2 7/2)
第三次迭代下,c1(a1 a2 a5)c2(a3 a4) 聚类中心c1:(4/3,5/3)c2(9/2 7/2)结果已经稳定跳出循环
K-MEANS算法:k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
具体如下：
输入：k, data[n]
（1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]
（2） 对于data[0]….data[n], 分别与c[0]…c[n-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i
（3） 对于所有标记为i点，重新计算c[i]=/标记为i的个数；
（4） 重复(2)(3),直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。
算法实现起来应该很容易，就不帮你编写代码了。
据我所知，java好像对大数据分析方面没有什么现成的方法或包可以调用。现在做数据分析（机器学习）用的比较多的是Python和R还有Matlib；
//如果是简单的汇总分析，分类，回归的话，excel就足够了。java使用数据库也可以完成。
其中Python算比较简单的，有现成的科学计算工具和非常活跃的社区。
常用的算法：回归分析，支持向量机（SVM），决策树，K-近邻（KNN），K-均值（k-means）。。。还有比较火的深度学习（DL）。可以了解一下。
