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这个算法看起来非常熟悉，实际上它与 k-Means 聚类算法非常相似。让<math>v_s</math>和组里的<math>V[i:r]</math>距离最小的方法，就是让<math>v_s</math>成为<math>V[i:r]</math>这若干个点的中心。

这个算法看起来非常熟悉，实际上它与 k-Means 聚类算法非常相似。让<math>v_s</math>和组里的<math>V[i,:r]</math>距离最小的方法，就是让<math>v_s</math>成为<math>V[i,:r]</math>这若干个点的中心。

回顾一下k-Means算法把n个点聚成r类的目标函数，其中第<math>i</math>个点被归到第<math>c^i</math>类，而<math>\mu_j</math>为第<math>j</math>类点的中心点：

回顾一下k-Means算法把n个点聚成r类的目标函数，其中第<math>i</math>个点被归到第<math>c^i</math>类，而<math>\mu_j</math>为第<math>j</math>类点的中心点：

我们看到这两个目标函数非常相似。因此，我们可以通过上述算法或 k-Means 聚类来获取最优的状态划分，进而判断马尔科夫矩阵的成块性。

我们看到这两个目标函数非常相似。因此，我们可以通过上述算法或 k-Means 聚类来获取最优的状态划分，进而判断马尔科夫矩阵的成块性。

==成块性的相关概念==

==成块性的相关概念==