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应用背景c++代码，基于k-means遗传算法的应用，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。关键技术K-Means的算法如下：随机在图中取K（这里K=2）个种子点。然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点Si最近，那么Pi属于Si点群。（上图中，我们可以看到A，B属于上面的种子点，C，D，E属于下面中部的种子点）接下来，我们要移动种子点到属于他的“点群”的中心。（见图上的第三步）然后重复第2）和第3）步，直到，种子点没有移动（我们可以看到图中的第四步上面的种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了D，E）。

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采用有限差分法对二维静电场的数值计算。用mathematica语言编的源程序。-using the finite difference method to two-dimensional electrostatic field of numerical calculation. Using Mathematica addendum to the source.