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公司拥有主机数240台，分布于整座大厦内。该大厦分为5层，其中经理室（主机5台）和人力资源部（主机10台）位于该大厦的顶层，财务部（主机20台）与市场营销部（主机20台）位于4层，其它的部分和楼层分布分别为：网络设计部1部（主机50台）位于3层、网络设计部2部（主机50台）位于2层、培训部（主机50台）位于1层。

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Jacobi__矩阵特征值和特征向量（详细，有例子）

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安捷伦的systemvue用户手册，更方便新手上手systemvue。

%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

试一试吧这个我也不太懂啦，希望能有用的啦

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