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，我来解答你的问题。首先，我们需要选择两个簇中心点作为初始值。为了简化问题，我们可以随机选择两个数据点作为初始簇中心。比如，我们随机选择(2, 10)和(8, 4)作为初始簇中心。

然后，我们计算每个数据点与这两个簇中心的距离，并将其归类到距离更近的簇中心所在的簇。在本例中，我们可以得到以下两个簇：

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

接着，我们重新计算每个簇的中心点，即将每个簇中所有数据点的坐标分别取平均值，得到新的簇中心。在本例中，我们可以得到以下两个新的簇中心：

簇1中心点: (4.0, 7.4)
簇2中心点: (5.0, 3.3)

接着，我们重复以上步骤，即计算每个数据点与两个新的簇中心的距离，将其归类到距离更近的簇中心所在的簇，并重新计算每个簇的中心点，直到簇中心点不再发生变化或达到预设迭代次数。

在本例中，我们可以发现第二次迭代后，簇中心点已经不再发生变化。因此，最终的聚类结果为：

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

这就是利用k均值聚类算法将给定的数据集分成两个簇的过程。