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public class NumsI{  public static void main (String [] arge){    //定义一个 int 的数具类型数组 nums，并赋予初始值;  int[] nums = new int[]{12,24,34,14,45,17,65,51,25};    //提示排序方式并用迭代输出数组初始状态；  System.out.println("冒泡排序演示");   System.out.print("初始数据 ");   for (int num :nums){     System.out.print(num + " ");   }   System.out.println();         //设置一个循环，用来记录比较轮数；   for (int i = 0; i < nums.length-1; i++ ){       //设置一个循环，记录该轮比较中的比 较次数；      for(int j =0;j < nums.length-1-i; j++){           //用 nums[] 数组中前面的值与它后面的值比较 ，如果后面的值比它大就执行下面代码块；

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这是在自然语言处理的一个项目，它是一个经典的聚类算法，在数据挖掘算法的基础距离第一次从 n 任意数据对象选择 k 对象作为 初始聚类中心 ；对于左边的对象，根据它们的相似性与聚类中心 （距离）将它们分别与它最相似的聚类中心分配（代表） 聚类 ； 然后计算每个收到新的群集 （平均中的所有对象的聚类中心群集）。重复此过程，直到标准测度函数开始收敛。通常情况下使用 作为一个标准的测量功能均方根误差。K 群集具有以下特点： 群集本身作为尽可能压缩和每个群集一样分开

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