摘要：
K-MEANS算法:k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。k-means算法的工作过程说明如下：初始化：聚类数k，初始聚类中心x,迭代次数或者收敛条件。首先,从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后,再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；再次，不断重复上面的 阅读全文