给定一个数据集，将其划分为k个集群，使得同一集群内的数据彼此相似，不同集群之间的数据有所区别。

1000个数据点，把它们分成5个不同的集群。
可以使用聚类算法，如K均值算法，将数据集分成5个集群。该算法首先随机选择5个中心点，然后将所有数据点分配到最接近的中心点所在的集群中。接着重新计算每个集群的中心点，并将数据点再次分配到最接近的中心点所在的集群中。重复这个过程，直到中心点不再改变或达到预定的迭代次数。最终，得到5个不同的集群，每个集群中的数据点相似度较高，不同集群之间的数据有所区别。