算法大全额度高还是帝国时代
如 相似性尺度(距离)阈值,不需要事先给定K。 有N 个样本,Zs={Z1, Z2, ..., ZN} 给定一个阈值T。 任取一个样本,例如Z1,把Z1 作为第一个类的中心,Z1=Z1 然后依次取Zi(i=2,3,...,N),计算Z1 与Zi 的距离D1i 若D1i≤T,则判定Zi 属于Z1 为中心的那个类; 若D1i>T,则把Zi 作为新的类中心Z2。 然后对剩下的样本Zi 分
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