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K均值算法使用聚类的准则函数是误差平方和准则，通过反复迭代优化聚类结果，使得所有样本到各自所属类别的中心的距离平方和达到最小【10】。该算法的特点是选一批代表点（初始聚类中心）后，计算所有样本到聚类中心的距离，将所有样本按最小距离原则划分类别，形成初始分类，再重新计算各聚类中心，这是引种批处理方法。另一种方法是逐个处理法，每读入一个样本就把它归于距离最近的一类，形成新的分类并计算新的聚类中心，然后再读入下一个样本归类，即每个样本的归类都改变一次聚类中心。
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