K-means 的聚类思路蛮清晰，逻辑简单，实际用起来还挺顺。在做入侵检测或者数据分类时，真能省不少事。嗯，推荐几个资源给你，文章配了代码，跑一跑基本就能上手。

K-means 聚类算法的核心思想其实就像“分小组”，先随机挑几个中心点，看谁离谁最近，就先归个类。中心点再重新算，反复几轮后，聚类效果就比较靠谱了。

如果你想搞清楚原理，《详解 K-means 聚类算法》这篇写得还挺细，流程图+案例都齐，适合初学者。

要是更关注实战，比如做入侵检测，这篇关于优化 K-means 的入侵检测研究就蛮有意思，讲了怎么改进分类准确率。

动手党别错过这几个实现：Python 版本比较好懂，写法直白；Matlab 实现也挺实用，主要是自带绘图功能，直观。

还有一篇混合讲法的，K-means 在数据挖掘里的用法 + Matlab 代码，内容比较全，适合打通上下文的同学。

如果你平时做文本或文本分类，看看这篇优化文本聚类的应用也不亏，讲了怎么调参、怎么分词优化。

建议你先跑一遍 Python 版本的，再对着其他版本的代码琢磨，不光方便调试，也能加深理解。如果你是做可视化或者机器学习前，K-means 是个不错的切入点。