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1算法思路  K-means算法  先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是以下任何一个：  1)没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。  2)没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。  3)误差平方和局部最小。  2算法步骤 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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K r u s k a l算法每次选择n- 1条边，所使用的贪婪准则是：从剩下的 边中选择一条不会产生环路的具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选 取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。K r u s k a l算法分e 步，其中e 是网络中 边的数目。按耗费递增的顺序来考虑这e 条边，每次考虑一条边。当考虑某条边时，若将其 加入到已选边的集合中会出现环路，则将其抛弃，否则，将它选入。-K ruskal algorithm for each choice of n-1 edges, the greed of the criteria used are: from the left edge select does not produce a loop with the smallest cost edge has been selected to join the edge of the collection. Taking note of the selected edges have a loop if it can not form a spanning tree. K ruskal algorithm sub-e-step, in which e is the number of network edge. According to the order of incremental cost to consider this e edges, each taking a side. When considering a certain edge when, if its added to a collection of selected edge loop will appear, will be its discarded, otherwise, it selected.