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該演算法的結果受取定的類數，聚類的初始中心為止影響，在實際中需測探不同的c值以及選擇不同的聚類中心初始值以得到較好的結果。如果模式分佈呈現類內團聚狀，該演算法能得到很好的聚類結果。
條件與約定
設待分類的模式的特徵向量為{},選定類的數目為c。
演算法思想
該方法取定 c個類別和選取 c個初始聚類中心，按最小距離原則將各模式分配到 c類中的某一類，之後不斷地計算類心和調整各模式的類別，最終使各模式到其判屬類別中心的距離平方之和最小。
演算法步驟
-
任選c個模式特徵向量作為初始聚類中心
-
將待分類的模式特徵向量集{
}中的模式按最小距離原則劃分到c類中
-
重新計算各類類心
-
如果
,則結束；否則返回第二步。
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