feat(cluster): 输出簇分布图，直观展示簇间距离

在 preview 拼图的同级目录生成 cluster_scatter.png：
- 左：聚类空间的 PCA 二维投影，散点按簇着色 + 质心标记，标题标注两个主成分的方差占比
- 右：质心两两距离矩阵（在聚类空间里算，不是投影后），带数值标注

投影用 PCA 而不是 t-SNE/UMAP——后两者为了把簇拉开会扭曲簇间距离，
而这张图的目的就是看距离。

- ClusterResult 新增 points 字段，保留 KMeans 实际使用的空间供可视化复用，
  质心与散点用同一组主成分变换，避免质心飘到簇外
- summary.json 新增 centroid_distances
- 新增 scatter 配置块（enabled / max_points / point_size / alpha / figsize / dpi）
- 中文字体按 PingFang / Noto Sans CJK 等顺序探测，找不到自动退回英文标签，
  不会画成豆腐块
- 新增依赖 matplotlib

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

docs/unsupervised-clustering.md

@@ -738,6 +738,8 @@ $k=4$ 稳定性略低于 ImageNet（0.83 vs 0.98），符合"数据的主结构
 | 换种子稳定性 | `engine/cluster.py::cluster_stability` |
 | 随机子集拟合 | `engine/cluster.py::random_fit_index` |
 | 端到端聚类 | `engine/cluster.py::cluster_features` |
+| 质心两两距离 | `engine/cluster.py::centroid_distances` |
+| 簇分布图的二维投影 | `engine/cluster.py::project_2d` |
 | NT-Xent 损失 | `engine/simclr.py::nt_xent_loss` |
 | SimCLR 训练循环 | `engine/simclr.py::SimCLRTrainer` |
 | 断点续训（完整状态存取） | `engine/simclr.py::save_state` / `load_state` |