K-means 聚类算法研究综述

K-means 聚类算法； NP难优化问题；数据子集的数目K；

总结评述了K-means 聚类算法的研究现状，指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题，无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K-means聚类的进一步研究方向。

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