（以如下三维图模拟算法思想）
如图5.2-1，假设空间中零散地分布一连串数据，数据个数根据采集情况而定，以点代替数据。
图5.2-1
如图5.2-2，把距离相近的点聚类，聚类的区域近似于一个球体，并找到球体的球心为中心点。
图5.2-2
如图5.2-3，以此类推，找出相应的符合要求的特征点，用找到的所有的特征点拟合原始数据：
基于聚类的时空数据有损压缩算法(3):http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_74836.html
（以如下三维图模拟算法思想）
如图5.2-1，假设空间中零散地分布一连串数据，数据个数根据采集情况而定，以点代替数据。
图5.2-1
如图5.2-2，把距离相近的点聚类，聚类的区域近似于一个球体，并找到球体的球心为中心点。
图5.2-2
如图5.2-3，以此类推，找出相应的符合要求的特征点，用找到的所有的特征点拟合原始数据：
基于聚类的时空数据有损压缩算法(3):http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_74836.html使用了独立元算法与核独立元算法通过对工业流程中正常工作下...
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