K平均法
k-平均法は、一般には以下のような流れで実装される。データの数を n {\displaystyle n} 、クラスタの数を k {\displaystyle k} としておく。
各データ x i ( i = 1 , ... , n ) {\displaystyle x_{i}(i=1,\dotsc ,n)} に対してランダムにクラスタを割り振る。
割り振ったデータをもとに各クラスタの中心 V j ( j = 1 , ... , k ) {\displaystyle V_{j}(j=1,\dotsc ,k)} を計算する。計算は通常割り当てられたデータの各要素の算術平均が使用されるが、必須ではない。
各 x i {\displaystyle x_{i}} と各 V j {\displaystyle V_{j}} との距離を求め、 x i {\displaystyle x_{i}} を最も近い中心のクラスタに割り当て直す。