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::<math>V=\sum_{i=1}^k \sum_{x_j\in S_i} ({x_j -\mu_{i})}^2</math>
::<math>V=\sum_{i=1}^k \sum_{x_j\in S_i} ({x_j -\mu_{i})}^2</math>
算法过程如下：
算法过程如下：
输入：<math>k</math> ,<math>data[n]</math>
输入：<math>k</math> ,<math>data[n]</math>
（1）选择k个初始中心点，例如 c[0] = data[0],…c[k-1] = data[k-1] ；
（1）选择k个初始中心点，例如<math> c[0] = data[0],…c[k-1] = data[k-1]</math> ；
（2）对于 data[0]….data[n] ，分别与 c[0]…c[k-1] 比较，假定与 c[i] 差值最少，就标记为i；
（2）对于<math>data[0]….data[n]</math>，分别与<math>c[0]…c[k-1]</math>比较，假定与<math>c[i]</math>差值最少，就标记为i；
（3）对于所有标记为i点，重新计算 c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和 }/标记为i的个数；
（3）对于所有标记为i点，重新计算<math>c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和 }/标记为i的个数</math>；
（4）重复(2)(3)，直到所有 c[i] 值的变化小于给定阈值。
（4）重复(2)(3)，直到所有<math>c[i]</math>值的变化小于给定阈值。
==历史==
==历史==