首先，从这n个数据对象中随机选取k个作为初始聚类中心（步骤1）。接着，对于每个数据对象，通过计算其与初始聚类中心的距离，将其归入距离最近的聚类（步骤2）。聚类中心则更新为该聚类内所有对象的均值，以反映新分配的数据特征。这个过程会持续进行，不断重新分配对象和更新聚类中心，直到所有聚类的中心不...
输出:满足方差最小标准的k个聚类。(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; K-MEANS算法的工作原理及流程 输入:聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库。 输出:满足方差最小标准...