NWA算法聚类流程图

NWA（自然加权平均）算法聚类流程图描述如下： 1. 输入数据集和类别数k。 2. 计算每个数据点与所有类别中心的距离。 3. 将每个数据点分配到距离最近的类别中心，形成k个簇。 4. 对于每个簇，计算其内部数据点的权重，权重等于数据点与簇中心的距离的倒数。 5. 使用加权平均法更新簇中心，即新的簇中心等于原簇中心乘以权重之和再加上原簇内数据点乘以其对应的权重。 6. 重复步骤4和5，直到簇中心不再发生显著变化或达到最大迭代次数。 7. 输出最终的k个簇及其中心。