请使用一趟聚类完成下面数据的聚类过程（r=30，基于曼哈顿距离）给出详细的步骤过程。 记录号 是否购车 婚姻状况 绩效成绩 1 yes single 125 2 no married 100 3 no single 70 4 yes married 120 5 no divorced 95 6 no married 65

首先，我们需要将数据进行标准化处理，因为不同特征的取值范围不同。我们可以使用Z-score标准化方法将数据标准化为均值为0，标准差为1的正态分布。

标准化后的数据如下：

    是否购车 婚姻状况 绩效成绩
1   0.707107  -1.224745  1.019049
2  -1.414214   0.816497  0.090909
3  -1.414214  -1.224745 -1.383679
4   0.707107   0.816497  0.727273
5  -1.414214   1.224745 -0.363636
6  -1.414214   0.816497 -1.727273

接下来，我们可以使用K-means算法进行聚类。假设我们要将数据分为两类。

首先，随机初始化两个聚类中心，可以选择数据集中的两个点作为初始聚类中心。

初始聚类中心如下：

    是否购车 婚姻状况 绩效成绩
c1  0.707107  -1.224745  1.019049
c2 -1.414214   0.816497  0.090909

然后，计算每个数据点到这两个聚类中心的距离，可以选择曼哈顿距离（Manhattan distance）作为距离度量。

计算得到每个数据点到聚类中心的距离如下：

         c1        c2
1  1.931851  0.707107
2  1.591584  1.931851
3  2.527310  0.000000
4  1.118034  2.121320
5  3.219203  1.118034
6  2.527310  1.591584

然后，将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。

根据距离，将数据点分配到两个簇中：

         是否购车 婚姻状况 绩效成绩 簇
1  0.707107 -1.224745  1.019049  1
2 -1.414214  0.816497  0.090909  2
3 -1.414214 -1.224745 -1.383679  2
4  0.707107  0.816497  0.727273  1
5 -1.414214  1.224745 -0.363636  2
6 -1.414214  0.816497 -1.727273  2

接下来，计算每个簇的新聚类中心，即将簇内所有数据点的均值作为新的聚类中心。

计算得到新的聚类中心如下：

    是否购车 婚姻状况 绩效成绩
c1  0.707107   0.296167  0.873161
c2 -1.414214   0.605165 -0.657196

然后，重复以上步骤，计算每个数据点到新的聚类中心的距离，重新分配簇，并计算新的聚类中心，直到聚类中心不再发生变化或者达到预定的迭代次数。

重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化：

         是否购车 婚姻状况 绩效成绩 簇
1  0.707107 -1.224745  1.019049  1
2 -1.414214  0.816497  0.090909  2
3 -1.414214 -1.224745 -1.383679  2
4  0.707107  0.816497  0.727273  1
5 -1.414214  1.224745 -0.363636  2
6 -1.414214  0.816497 -1.727273  2

    是否购车 婚姻状况 绩效成绩
c1  0.707107   0.296167  0.873161
c2 -1.414214   0.605165 -0.657196

         是否购车 婚姻状况 绩效成绩 簇
1  0.707107 -1.224745  1.019049  1
2 -1.414214  0.816497  0.090909  2
3 -1.414214 -1.224745 -1.383679  2
4  0.707107  0.816497  0.727273  1
5 -1.414214  1.224745 -0.363636  2
6 -1.414214  0.816497 -1.727273  2

    是否购车 婚姻状况 绩效成绩
c1  0.707107   0.296167  0.873161
c2 -1.414214   0.605165 -0.657196

最终，将数据分为两个簇，簇1包含记录号1和4，簇2包含记录号2、3、5和6。

簇1：

   是否购车 婚姻状况 绩效成绩 簇
1  0.707107 -1.224745  1.019049  1
4  0.707107  0.816497  0.727273  1

簇2：

         是否购车 婚姻状况 绩效成绩 簇
2 -1.414214  0.816497  0.090909  2
3 -1.414214 -1.224745 -1.383679  2
5 -1.414214  1.224745 -0.363636  2
6 -1.414214  0.816497 -1.727273  2

以上就是使用K-means算法进行聚类的详细步骤。