首先，初始化集群中心
1.根據具體問題，根據經驗從樣本集中選擇C個合適的樣本作為初始聚類中心。
2.使用前c個樣本作為初始聚類中心。
3.將所有樣本隨機分為C類，計算每類的樣本均值，以樣本均值為初始聚類中心。
第二，初始聚類
1，根據接近原則，將樣本歸入各個聚類中心所代表的類中。
2.取壹個樣本，將其分類到最近的聚類中心的類別中，重新計算樣本均值並更新聚類中心。然後取壹個樣本，重復操作，直到所有的樣本都歸入相應的類別。
第三，判斷聚類是否合理。
用誤差平方和準則函數判斷聚類是否合理，如果不合理，則修改分類。循環進行判斷和修改，直到達到算法終止條件。