假设我们有—一个包含8个点的二维数据集，如下所示: (2，10)，(2，5)，(8，4)，(5，8),(7，5)，(6，4)，(1，2)，(4,9) 请利用k均值聚类算法将这个数据集分成两个簇。

好的，根据k均值聚类算法，我们需要先随机选择两个中心点作为初始的簇中心。假设我们选择(2, 10)和(5, 8)作为初始的簇中心。然后，我们需要计算每个数据点到这两个簇中心的距离，将其分到距离更近的簇中心所在的簇。

第一轮迭代后，我们可以得到两个簇如下所示：

簇1：(2, 10)，(2, 5)，(1, 2)，(4, 9)
簇2：(8, 4)，(5, 8)，(7, 5)，(6, 4)

接下来，我们需要重新计算每个簇的中心点，并将其作为新的簇中心。第二轮迭代后，我们可以得到两个簇如下所示：

簇1：(2, 10)，(2, 5)，(1, 2)，(4, 9)
簇2：(8, 4)，(5, 8)，(7, 5)，(6, 4)

此时，两个簇已经不再发生变化，所以算法停止迭代。最终的聚类结果为：

簇1：(2, 10)，(2, 5)，(1, 2)，(4, 9)
簇2：(8, 4)，(5, 8)，(7, 5)，(6, 4)

这就是将这个数据集分成两个簇的k均值聚类算法的结果。