Spark Mlib 机器学习库集成了许多常用的机器学习算法，本文以K-Means算法为例结合图像压缩案例，简单介绍K-Means的应用。关于K-Means算法理论可以参考 → K-Means聚类算法（理论篇）
1）一张图由一系列像素组成，每个像素的颜色都由R、G、B值构成（不考虑Alpha），即R、G、B构成了颜色的三个基本特征，例如一个白色的像素点可以表示为（255,255,255）。
2）一张800×600的图片有480000个颜色数据，通过K-Means算法将这些颜色数据归类到K种颜色中，通过训练模型计算原始颜色对应的颜色分类，替换后生成新的图片。
K-means算法是机器学习/数据挖掘领域广泛使用的聚类算法，它是一个无监督学习算法，即无需对样本进行事先标记。K-means算法通俗来说主要完成一件事：给定一个包含n个点的数据集，把该数据集划分到k个聚类中，使得各个聚类所包含的每个点到各自聚类中心的距离均小于与其他聚类中心的距离。
1）确定要划分的聚类个数（K），从数据集D中任意选出K个点作为聚类中心
2）计算所有点到各个聚类中心的距离，把各个点归类到距离最近的那个聚类集中
3）计算第二步所产生的K个聚类集的中心，将该中心作为数据集D新的K个聚类中心
4）重复2）、3）直到中心点不再变化或迭代次数达到设定的最大迭代值或中心点的变化收敛于某个预定值
