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均值比率 试图生成速度快、 内存效率的 K-均值程序。 安装 gem来源-http://rubygems.org sudo gem安装 k_means 如何使用 需要 "rubygems" 要求 "k_means" 数据 = [[1，1]、 [1，2]，[1，1]，[1000年、 1000年]，[500、 500]] kmeans = KMeans.new （数据，： 质心 = > 2） kmeans.inspect # 使用 kmeans.view 拿到未检查数组 = > [[3，4]，[0，1，2]] 自定义的质心 需要 "rubygems" 要求 "k_means" # 您自定义的质心需要有 #position 和 #reposition 的方法 类 CustomCentroid attr_acces

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《算法和复杂度》（英文版）-"algorithms and complexity" (English version)

用Ｃ写的，在ＶＣ上编译通过，可以查看运行结果，代码没写注释-written in C, compiled by VC can see the operational results, I did not write code Notes

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著名的迭代就近点算法（icp）的源代码，在20世纪80年代中期，很多学者开始对点集数据的配准进行了大量研究。1987年，Horn[1]、Arun[2]等人用四元数法提出点集对点集配准方法。这种点集与点集坐标系匹配算法通过实践证明是一个解决复杂配准问题的关键方法。1992年，计算机视觉研究者Besl和Mckay[3]介绍了一种高层次的基于自由形态曲面的配准方法，也称为迭代就近点法ICP（Iterative Closest Point）。以点集对点集（PSTPS）配准方法为基础，他们阐述了一种曲面拟合算法，该算法是基于四元数的点集到点集配准方法。从测量点集中确定其对应的就近点点集后，运用Faugera和Hebert提出的方法计算新的就近点点集。用该方法进行迭代计算，直到残差平方和所构成的目标函数值不变，结束迭代过程。ICP配准法主要用于解决基于自由形态曲面的配准问题。

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例如，当k=3时，这个序列是： 1，3，4，9，10，12，13，… （该序列实际上就是：3^0，3^1，3^0+3^1，3^2，3^0+3^2，3^1+3^2， 3^0+3^1+3^2，…） 请你求出这个序列的第N项的值（用10进制数表示）。 例如，对于k=3，N=100，正确答案应该是981。 输入格式 输入只有1行，为2个正整数，用一个空格隔开： k N （k、N的含义与上述的问题描述一致，且3≤k≤15，10≤N≤1000）。 输出格式 输出为计算结果，是一个正整数（在所有的测试数据中，结果均不超过2.1*10^9）。（整数前不要有空格和其他符号）。 样例输入 3 100 样例输出 981