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%k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：%同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。%k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，%则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；%然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；%不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作

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注明：这是我从某网站刚下载到一本电子书的配套光盘代码，以下是原楼主说的话，我在此借用。好书一本，非常值得下载，不下后悔。本着“读书是一种心态，分享是一种快乐。”的精神向大家推荐：《FPGA数字电子系统设计与开发实例导航》这本书是在我搜索FPGA-USB中，出现最多次数的一本电子书，正准备学学FPGA的USB通信，也下载到这本不错的电子书。简单看了一下，写得挺详细，FPGA常用的接口也就这几个：I2C、RS232、USB、VGA、MAC（以太网）、CON总线。书中，不仅对其原理进行了详细的介绍，还详细介绍了相关的硬件芯片，以及对应的电路，然后以实例工程的形式对其进行了实现。非常的