单遍式渐进聚类算法 简化版、

单遍式渐进聚类算法是一种简化版的聚类方法，它通过一次扫描数据集来生成聚类结果。与经典的K-means算法不同，它不需要预先指定簇的数量，而是根据数据点之间的距离和密度自动确定簇的数量。在算法的每次迭代过程中，首先计算每个数据点到其他所有数据点的距离，然后根据距离将数据点分配到最近的簇中。接下来，对每个簇进行更新，包括重新计算簇中心和调整簇内数据点的权重。这个过程会重复进行，直到达到收敛条件或者达到预设的最大迭代次数。单遍式渐进聚类算法具有简单、高效和易于实现的优点，适用于大规模数据集的聚类分析。