针对一张成都著名景点：锦里的图片，通过 Mini Batch K-Means 的方法将相近的像素点聚合后用同一像素点代替，以达到图像压缩的效果。

划分聚类，顾名思义，通过划分的方式将数据集划分为多个不重叠的子集（簇），每一个子集作为一个聚类（类别）。

在划分的过程中，首先由用户确定划分子集的个数 k$k$，然后随机选定 k$k$ 个点作为每一个子集的中心点，接下来通过迭代的方式：计算数据集中每个点与各个中心点之间的距离，更新中心点的位置；最终将数据集划分为 k$k$ 个子集，即将数据划分为 k$k$ 类。

而评估划分的好坏标准就是：保证同一划分的样本之间的差异尽可能的小，且不同划分中的样本差异尽可能的大。