K均值聚类将每个特征点视为在空间中具有位置。然后，基本的K均值算法可任意定位多维测量空间中的聚类中心数量。然后将每个点分配给任意均值向量最接近的聚类。该过程继续进行，直到算法的连续迭代之间的类均值向量的位置没有明显变化为止。对K均值集群进行演示。
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K均值聚类将每个特征点视为在空间中具有位置。然后，基本的K均值算法可任意定位多维测量空间中的聚类中心数量。然后将每个点分配给任意均值向量最接近的聚类。该过程继续进行，直到算法的连续迭代之间的类均值向量的位置没有明显变化为止。对K均值集群进行演示。
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