k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數(shù)開始收斂為止。
kruskal算法求解最小生成樹
K r u s k a l算法每次選擇n- 1條邊，所使用的貪婪準則是：從剩下的邊中選擇一條不會產生環(huán)路的具有最小耗費的邊加入已選擇的邊的集合中。注意到所選取的邊若產生環(huán)路則不可能形成一棵生成樹。K r u s k a l算法分e 步，其中e 是網(wǎng)絡中邊的數(shù)目。按耗費遞增的順序來考慮這e 條邊，每次考慮一條邊。當考慮某條邊時，若將其加入到已選邊的集合中會出現(xiàn)環(huán)路，則將其拋棄，否則，將它選入。
