解析 1、 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;2、 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;3、 重新计算每个(有变化)聚类的均值...结果一 题目 简述K-means算法的基本过程及其不足.《数据挖掘》作业题追分100 答案 1、 从...
过程：1、 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；2、 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；3、 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）4、循环步骤2和3，直到每个聚类不再发生变化为止 缺点：1、聚类个...
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