算法：
第一步：输入 N 个模式样本{x
i
, i = 1, 2, …, N}
预选 N
c
个初始聚类中心 ，它可以不等于所
要求的聚类中心的数目，其初始位置可以从样本中任意
选取。
预选：K = 预期的聚类中心数目；
θ
N
= 每一聚类域中最少的样本数目，若少于此
数即不作为一个独立的聚类；
θ
S
= 一个聚类域中样本距离分布的标准差；
θ
c
= 两个聚类中心间的最小距离，若小于此数，
两个聚类需进行合并；
L = 在一次迭代运算中可以合并的聚类中心的最
多对数；
I = 迭代运算的次数。
第 二 步 ： 将 N 个 模 式 样 本 分 给 最 近 的 聚 类 S
j
， 假 若
，即||x-z
j
||的距离最小，则
。
第三步：如果 S
j
中的样本数目 S
j
<θ
N
，则取消该样本子集，此时
N
c
减去 1。
（以上各步对应基本步骤（1））
第四步：修正各聚类中心
zbxzc
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