【动态聚类法】
拼译：dynamic clustering method
亦称“快速聚类法”。聚类分析的一种方法。一般使用在样本很大的情况下。做法是先根据已有的知识和经验选择K个聚点(初始类中心)，将全部样品划分为K类，然后按某种方法调整各类的样品，直至合理为止。调整分类的方法主要有成批调整和逐个调整(K均值法)两种。成批调整的基本步骤：(1)初始分类。选择K个聚点，计算每个样品与各聚点的距离，并将样品归入最近的聚点所在的类，得K类
，
，…，
。(2)调整分类。计算各类的中心(即均值)
，
，…，
；把各类中心作为新的聚点，重新计算各样品与新聚点间的距离，并将每个样品重新归入最近的新聚点所在的类，得第一次调整的分类
，
，…，
。(3)重复步骤(2)，直至各类的样品不再变动为止。初始凝聚点选择得是否合理，直接关系到聚类分析的效率。
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