1、“.....计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分重新计算每个聚类的均值算法的工作过程说明如下种基于的聚类算法分析论文原稿特定的概率分布绘制的，数据的整体分布被假设成为几个分布的混合体，这种方法是识别出簇以及他们的分布函数。基于密度方法的思想对于个给定的簇，这个簇持续的增长，直至周围的密度大于个阀值时为止。种基于将所有的数据划分为若干个有限数据细胞单元格......”。

2、“.....这样的分割，是所有的数据对象都可以在数据网络格上进行操作，和原始数据本身无关。基于网络的方法最主要的优点是其快速的处法。该算法的核心思想是找出个聚类中心使得每个数据点和与其最近的聚类中心的平方距离和被最小化。种基于的聚类算法分析论文原稿。基于模型的方法基于模型的方法给每个聚类聚类分析研究现状聚类分析是个将数据集划分成若干个子集的过程，并使同集合内的数据对象具有较高的相似度......”。

3、“.....国内外对聚类分析的研究已经有很多年，学者们研究的主要内容是基于距离的体是相似的，不同类簇的实体是相异的。从聚类研究现状谈起，描述聚类概念和分类方法，介绍算法的思想，并利用算法实现了数据集的分类，完成相关测试和实验验证。关键词聚类分析出对算法进行改进。他针对算法对初值的依赖性，基于最小生成树原理选择聚类中心进行聚类。根据寻找最优初值的思想提出了种改进算法......”。

4、“.....不同类簇的实体是相异的。从聚类研究现状谈起，描述聚类概念和分类方法，介绍算法的思想，并利用算法实现了数据集的分类，完成相关测试和实验验证。关键词聚类分算法算法以及其他的聚类算法的挖掘工具在众多的统计软件或者系统中得到广泛的应用。年，首次提出均值聚类算法。迄今为止，很多聚类任务都选择该经典算法......”。

5、“.....它是在没有任何先验知识的前提下，从海量数据中提取出有价值的未知的数据。实现满足要求的簇的集合。对象划分成个分组或者簇，然后通过迭代的方式更新簇的中心，当整体的差异收敛时结束处理过程。使得簇内的相似度更高，簇间的相异性更高。摘要聚类是数据挖掘核心技术之，是门新兴的学科。聚类技术要使个类簇内的数据细胞单元格，从而形成个可以进行聚类操作的网格结构，这样的分割......”。

6、“.....和原始数据本身无关。基于网络的方法最主要的优点是其快速的处理速度。聚类分析研究现状聚类入到算法中。聚类分析算法划分法算法算法是典型的划分法。算法的处理思路基本是给定个类库，中含有个数据对象，用户输入需要获得的类簇个数，将类库中个数据析算法数据挖掘中图分类号文献标识码文章编号聚类是数据挖掘技术中个非常重要的分支，它是在没有任何先验知识的前提下，从海量数据中提取出有价值的未知的数据。实现满足要求的簇的集合......”。

7、“.....种基于的聚类算法分析论文原稿。摘要聚类是数据挖掘核心技术之，是门新兴的学科。聚类技术要使个类析是个将数据集划分成若干个子集的过程，并使同集合内的数据对象具有较高的相似度，而不同集合中的数据对象不相似。国内外对聚类分析的研究已经有很多年，学者们研究的主要内容是基于距离的聚类分析，种基于的聚类算法分析论文原稿好的满足这个模型的数据集......”。

8、“.....可以很快地发现每个组的特征描述，每组代表个概念或者是个类。最常用的方法有决策树和神经网络法。基于网格的方法基于网格的方法是将所有的数据划分为若干个有限类划分成为若干个子类，接着在划分出子类的子类，直迭代划分，直到获得满意的聚类结构。基于密度的方法基于密度的方法是假定每个簇中的数据对象点是按照个特定的概率分布绘制的，数据的整体分布被假设成为几个分布首先从个数据对象任意选择个对象作为初始聚类中心......”。

9、“.....则根据它们与这些聚类中心的相似度，分别将它们分配给与其最相似的聚类然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心，不断重复这过程直到标准的聚类算法分析论文原稿。输入聚类个数，以及包含个数据对象的数据输出满足方差最小标准的个聚类处理流程从个数据对象任意选择个对象作为初始聚类中心循环到速度。分裂层次法开始将所有的对象划分成为个类，然后将总类划分成为若干个子类，接着在划分出子类的子类，直迭代划分......”。