以下是哪一个聚类算法的算法流程:①构造k-最近邻图。②使用多层图划分算法划分图。③repeat:合并关于相对互连性和相对接近性而言,最好地保持簇的自相似性的簇。④until:不再有可以合并的簇。()。

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过程：
1、 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
2、 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
3、 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）
4、循环步骤2和3，直到每个聚类不再发生变化为止

缺点：
1、聚类个数K需要自己决定，因此在不知道具体有多少类时需要从2开始多次尝试，选择最好的
2、当k确定时，聚类效果和初始中心选择有关，所以算法很不稳定
3、算法在维数较多时，由于需要多次迭代，花费时间较长

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