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聚类（clustering）就是将数据对象分组成为多个类或簇（cluster），在同一簇中的对象之间具有较高的 相似度，而不同的簇中对象差别较大。相异度是根据描述对象的属性值来计算的。距离是经常采用的度量 方式。聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘，统计学，生物学，以及机器学习。  作为统计学的一个 分支，聚类分析已经被广泛的研究了许多年，主要集中在基于距离的聚类分析。基于k-means（k-平均值）， k-medoids（k-中心点）和其他一些方法的聚类分析工具已经被加入到许多统计分析软件包或系统中， 例如S-Plus，SPSS，以及SAS

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翻译  maninwest@Codeforge 作者:Andrew Admire@CodeProject创建一个分布式的 P2P TMTO Hash 数据库我扩展了我的第一个 NTLM TMTO 数据库。我从 C# 迁移到了Python 3.4 并创建了 p2p 系统。我将此系统尽可能地模块化，以便使用其他hash。当前创建了 NTLM hash。如果你不需要，则不用生成 hash。这个程序在 Windows 上运行，应该可以在  Linux 上运行。系统通过命令窗口运行，没有GUI。程序的原理是创建大型数据库的一部分。点越多，来存储 23 个字符的所有组合的交换越好。如果 8 字符组是 2 太字节，使用此项目的默认限制是1 gig.，则存储所有可能组合需要至少 2,000 人。但是，只需几秒钟就可以找到 hash 的平面文本，因为每个人都有全部内容的一小部分。功能使用字符组: US 字母 (大小写),数字, 特殊字符，共 85随时开始/停止生成 hash 生成的长度 1 - 23 字符平面文件用过后创建字典文件服务器作为线程运行限制使用的磁盘空间，默认值是 1 gig使用创建的字典文件打破 wpa psk hash

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通讯录源码，用C编的，可以载入Excel的通讯录内容-Address Book source code, using C-series, you can load Excel list of the contents of