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K-Means算法维基百科，自由的百科全书跳到导航跳到搜索K-平均算法（英文：k-meansclustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是：把n{\displaystylen}个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoicells的问题。这个问题在计算上是NP困难的，不过存在高