比如有一批订单，有如下属性：订单ID，顾客ID, 消费分店编号，消费额，顾客年龄，顾客性别
通过KMeans聚类（余弦距离）把顾客分成5类。最终得出的结果要求显示这五类顾客都包括哪些人，方差和，代表每一类顾客的特征值。
调用？算法一般说采用、使用。库一般说调用。像sklearn封装了kmean算法，可以直接调用。
而且只要几行代码（不算你准备数据集的代码）
https://www.cnblogs.com/heenhui2016/p/10988892.html
可以使用sklearn的Kmean聚类书法，但它默认使用的是欧式距离，你可以参考：
https://biopython-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/cn/chr15.html#sec-distancefunctions
补充：以你目前的所给的信息，分类效果估计不会怎么好，能够指示类别的信息有点少