从数据集n中随机选择k个数据对象作为初始聚类中心，并找到其他数据与该k

初期クラスタリングセンターとしてデータセットnからk個のデータオブジェクトをランダムに選択し、他のデータとk番号の間の距離を求め、最小距離の原則に従って分類し、各カテゴリを平均して決定します中心点。最終的な条件が満たされるまで計算を繰り返します。

从数据集n中随机选择k个数据对象作为初始聚类中心，并找到其他数据与该k个数之间的距离，并根据最小距离的原则进行分类，然后对每个类别取平均值以确定中心点。重复计算，直到满足最终条件。

Randomly select k data objects from the dataset n as the initial clustering center, find the distance between other data and the K number, classify them according to the principle of minimum distance, and then average each category to determine the center point. Repeat the calculation until the final condition is met.<br>