快速聚类大致过程

快速聚类是一种基于划分的迭代算法，其过程如下：首先，从数据集中随机选择一个元素作为初始的聚类中心；然后，计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将每个数据点分配给距离最近的聚类中心，形成k个簇；接着，对于每个簇，计算所有数据点的均值，并将该均值更新为新的聚类中心；重复上述过程，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的最大迭代次数。快速聚类算法简单高效，但可能会收敛到局部最优解，因此需要设置合适的初始聚类中心和最大迭代次数。