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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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java实现的 linux中压缩文件的解压缩  简单实用， 已经检验过，可以用。第一个函数为压缩， 第二个函数为解压缩。

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