K-MEANS算法是输入聚类个数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的k个聚类。
中文名
K-均值算法
包 括
输入聚类个数k
以 及
包含 n个数据对象的数据库
目 的
输出满足方差最小标准的k个聚类
目录
1 基本简介
2 处理流程
▪ k-means 算法基本步骤
▪ 算法分析和评价
3 实现方法
基本简介
编辑
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。
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