聚类分析算法框图

聚类分析算法框图是一种用于将数据集中的对象划分为若干个组或簇的图形表示。它通常包括以下几个步骤：首先，确定聚类的数量k；然后，选择一种距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）来计算数据点之间的相似性；接着，使用一种聚类算法（如K-means、层次聚类等）来将数据点分配到不同的簇中；最后，评估聚类结果的质量，如通过轮廓系数、Davies-Bouldin指数等指标来衡量。整个过程可以重复进行多次，以获得最佳的聚类效果。