4-4K-MEANS算法流程

4-4K-MEANS算法是一种基于划分的聚类方法，其流程如下： 1. 随机选择4个初始聚类中心； 2. 将每个数据点分配到距离其最近的聚类中心所代表的簇中； 3. 对于每个簇，计算其所有数据点的均值，并将该均值设置为新的聚类中心； 4. 如果新的聚类中心与旧的聚类中心相同，则停止迭代；否则，返回步骤2。 这种方法可以有效地处理大规模的数据集，并且具有较高的可扩展性和稳定性。它的缺点是需要预先指定聚类簇的数量，而且可能会陷入局部最优解。