k-means需要設定乙個簇心個數的引數，現實中，最常用於確定k數的方法，
其實還是人手工設定。例如，當我們決定將衣服做成幾個碼的時候，其實就是在以
人的衣服的長和寬為為特徵進行聚類。所以，弄清楚我們更在意的是什麼，能夠
引導選擇更合適的k值。
有種方法能自動決定k值，也就是所謂的elbow method（divfrp層次聚類etc.）。
它的idea是將不同k值及其相對應的cost function值畫出來，將轉折明顯的地方k值設定
為最合適的k。如圖：
但實際上，它並不是總是好用的。有時整個變換曲線並沒有明顯的轉折點。
關於如何實現elbow method未來我會專門寫一篇隨筆來介紹，並給出相應的python實現。
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