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第1步：选择k个初始聚类中心，Z1（1）、Z2（1）、ZK（1），其中括号中的序列号是找到聚类中心的迭代操作的第二序列号。聚类中心的向量值可以任意设置。例如，可以选择初始K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。
第二步是根据最小距离准则将模式样本{x}分配给K个聚类中心之一。
假设I=J，则K为迭代运算的次序列号，第一次迭代K=1，SJ为第J个簇，其簇中心为ZJ。
第3步：计算每个聚类中心的新向量值ZJ（k1），j=1，2，K
找到每个聚类域中样本的平均向量：
其中NJ是第j个聚类域中的样本数SJ。以均值向量作为新的聚类中心，可以最小化以下聚类准则函数：
在这一步中，我们需要分别计算K个聚类的样本均值向量，因此称为K-means算法。
第4步：如果J=1，2，K，则返回第二步，逐个重新分类模式样本，并重复迭代操作；
如果J=1，2，则算法收敛，计算结束。
K-means聚类算法的优点如下：1。算法简单快速。对于大数据集具有较高的效率和可扩展性。时间复杂度近似线性，适合于挖掘大型数据集。K-means聚类算法的时间复杂度为O（NKT），其中n表示数据集中的对象个数，T表示迭代次数，K表示聚类个数。
事实上，这个问题没有解决办法。该算法的分类效果和实际运行时间因数据的不同而不同。在计算速度方面，K-means比hierarchy快。其原因是K-means算法是先找到中心，然后计算距离；层次是将样本逐个合并，层次算法的复杂度较高。更重要的是，在很多情况下，K-means算法和层次聚类算法的分类效果只能用不同的观点来描述。
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