基于划分的聚类方法图片解释

基于划分的聚类方法是一种将数据集划分成不同的子集，每个子集代表一个聚类的方法。下面通过图片来解释基于划分的聚类方法的过程：

1. 首先，我们有一个数据集，其中包含许多点。


2. 接着，我们选择一个点作为第一个聚类中心。


3. 然后，我们计算每个点到该聚类中心的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所在的聚类中。


4. 接着，我们计算每个聚类中心的平均值，并将其作为新的聚类中心。


5. 然后，我们重复步骤3和步骤4，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。


6. 最后，我们得到了不同的聚类中心，每个聚类中心所代表的聚类中包含了数据集中距离它最近的点。