已知有N个对象，每个对象包含x和y两个特征属性的数据库，设计一个k-means算法将数据分成三组。

好的，以下是一个简单的k-means算法的伪代码，用于将具有x和y属性的N个对象分成三组：

输入: N个对象包含x和y属性的数据库
输出: 三组数据

1. 初始化：随机选择三个对象作为质心（中心点）。
2. 分组：对于每个对象，计算其到三个质心的距离，并将其分配到距离最近的质心的组别中。
3. 更新质心：对于每个组别，计算其所有对象的平均值并将其作为新的质心。
4. 重复步骤2和3，直到质心不再改变或者达到预定的迭代次数。

返回三个组别的数据

下面是一个Python实现的例子（假设N个对象存储在一个名为"data"的列表中，每个对象是一个字典，包含"x"和"y"键）：

import random

def k_means(data):
    # 初始化质心
    centroids = random.sample(data, 3)
    # 迭代更新质心和分组
    for i in range(20):
        groups = [[] for _ in range(3)]
        # 将对象分配到最近的质心所在的组别中
        for obj in data:
            distances = [((obj['x'] - c['x']) ** 2 + (obj['y'] - c['y']) ** 2) ** 0.5 for c in centroids]
            group_index = distances.index(min(distances))
            groups[group_index].append(obj)
        # 计算每个组别的新质心
        new_centroids = []
        for group in groups:
            if group:
                group_x = sum(obj['x'] for obj in group) / len(group)
                group_y = sum(obj['y'] for obj in group) / len(group)
                new_centroids.append({'x': group_x, 'y': group_y})
            else:
                new_centroids.append(random.choice(data))
        # 如果质心没有变化，则停止迭代
        if new_centroids == centroids:
            break
        centroids = new_centroids
    # 返回三个组别的数据
    return groups

该函数将返回一个包含三个组别的列表，每个组别包含分配到该组的对象。