3DS电源电脑按一下电源键关机蓝灯亮一下，开不了机，怎么回

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-01-02 01:14 标签： led灯驱动电源
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1. 划分法 ：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；
1）K-means 算法：
基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。
K-Means聚类算法主要分为三个步骤：
(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心
(2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点最近的聚类中去
(3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 反复执行(2)、(3)，直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止
下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2：
(a)未聚类的初始点集
(b)随机选取两个点作为聚类中心
(c)计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去
(d)计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 (e)重复(c),计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去
(f)重复(d),计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心
1.算法快速、简单;
2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的;
3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。
1. 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。
2. 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
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【求助】k-medoids聚类算法关于中心替换的问题
想用经典的PAM算法来做，看了几个介绍，看了一些文献，基本都是提到这么实现：
　　输入:包含n个对象的数据库和簇数目k；
　　输出:k个簇
　　（1）随机选择k个代表对象作为初始的中心点
　　（2）指派每个剩余对象给离它最近的中心点所代表的簇
　　（3）随机地选择一个非中心点对象y
　　（4）计算用y代替中心点x的总代价s
　　（5）如果s为负，则用可用y代替x，形成新的中心点
　　(6) 重复(2)(3)(4)(5)，直到k个中心点不再发生变化.
想请问大家：
这里第3步，是随机选一个非中心对象y, 来替换一个随机选的一个中心点吗？之后第4步，是不是对所有对象重新分配，然后计算总代价？
谢谢大家。
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数据挖掘技术中聚类的几种常用方法比较
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