K-means聚类算法一种常用的硬聚类算法.其 工作原理是算法首先从n个数据集合中随机选取K 个数据对象作为初始的聚类中心,初始的代表一个 聚类。对于剩下的其他数据集。则分别计算它们到 这些聚类中心的相似度(以欧氏距离作为相似度测 量准则),并根据最短距离将每个数据对象赋给各 ...
and then two points with highest density are selected as cluster centers for initial KMEANS clustering and updating the current cluster center after the ones with higher density have