欧式聚类的具体流程

欧式聚类的具体流程如下：

1. 初始化聚类中心点：随机选择k个初始聚类中心点，其中k为预先设定的聚类数量。

2. 计算样本到聚类中心的距离：对于每个样本，计算其与每个聚类中心的欧式距离。

3. 根据距离将样本分配到最近的聚类中心：将每个样本分配给距离其最近的聚类中心，形成k个聚类。

4. 更新聚类中心：计算每个聚类的新中心点，即该聚类中所有样本的平均值。

5. 重复步骤2-4，直到聚类中心不再变化或达到预定的迭代次数。

6. 输出最终的聚类结果：每个样本被分配到一个聚类中心，形成最终的聚类结果。

注意：在进行欧式聚类时，需要预先确定聚类的数量k，该值可以通过领域知识或者试验来确定。另外，欧式聚类对异常值敏感，因此在进行聚类之前需要对数据进行预处理，如去除异常值或进行数据标准化。