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多元线性回归:输入参数有样本长度（n)，自变量（x）,因变量（Y）-Multiple linear regression: length of input parameters have samples (n), since the variables (x), the dependent variable (Y)

数据挖掘 聚类算法 k-means的实现，改进了一些初始中心选取的方法。聚类算法是最大化类间差异，而最小化类内部差异的算法，k-means比较经典，但是缺点是需要指定k值，并且聚类结果与初始中心有很大的关系，通过改善聚类初始中心选取的方法，能够得到更加稳定的聚类结果

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以近似初值问题的解决方案： * Y" = F(T,Y)，A < = T < = B，Y(A) = 阿尔法， * 在 N + 1 间隔相等的点在区间 [A，B]。 * * 输入： 终结点 A、 B ；阿尔法最初的状况 ；整数 N。 * * 输出： 逼近到 (N + 1) 在 Y W 值 T。