Hierarchical K-means 算法

Hierarchical K-means 算法是自顶向下层次聚类算法的一种，用到了基于原型的聚类算法K-均值算法

1. 将原始数据集放到了一个簇 ，这个簇形成了层级结构的最顶层
2. 使用K-均值算法算法把簇 划分为指定的 个子簇 ，形成一个新的层
3. 对于上一步生成的个簇，递归使用K-均值算法划分成更小的子簇，直到每个子簇不能再划分或者满足设定的终止条件为止

缺点：一旦两个点在最开始被划分到了不同的簇，即使这两个点距离很近，在后面的过程中也不会被聚类在一起。