ķ-Means和ķ-Medoids聚类

通过最小化平均或medoid距离集群，并计算马氏距离

k均值和K-中心点划分集群将数据分成ķ互斥簇的数目。这些技术通过，分别从数据点的距离最小化对分配给它的集群的均值或中值位置分配给每个观测到群集。马氏距离为无单位度量使用样本数据的平均值和标准偏差来计算，并考虑在数据内的相关性。