Python 的 KMeans 实现讲得挺细的，适合刚入门聚类算法的同学。思路清晰，代码注释也到位，哪怕你之前只听说过“无监督学习”四个字，看完也能写出点东西来。实现过程一步一步来，连初始化中心点的方法都做了对比，蛮贴心的。

代码用的就是标准库+NumPy，没有复杂依赖，上手快。逻辑上先随机选中心，再迭代更新直到收敛，写得比较通俗，适合自己动手抠逻辑。实测下来，数据量不是太大的话，跑得也挺快，调试起来没什么负担。

如果你对聚类感兴趣，顺带也可以看看其它实现，比如KMeans 的 MapReduce 版本，适合大规模数据；或者KMeans 在实际业务中的应用，可以了解怎么落地到项目里。

另外，有意思的是还有不同语言版本的，比如MATLAB的、Java的，思路其实都差不多，就是写法风格不太一样。如果你是多语言选手，不妨都看看，挺长见识的。

对了，想继续深入的也别错过KMeans 改进算法的研究这篇 PDF，讲了一些优化思路，比如初始点选择、距离度量这些，实际用处还挺大的。

如果你是刚上手KMeans，建议先用 Python 版本跑通基本流程，再去对比不同实现，会更有感觉。