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1.理解掌握K-means聚类算法的基本原理； 2.学会用python实现K-means算法 K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法，其中k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值（这种均值是一种对类簇中心的描述），因此，K-Means算法又称为k-均值算法。K-Means算法是一种基于划分的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种，k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

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数据结构课设中的内部排序算法的完整实验报告和可运行源代码 绝对可用 绝对原创 题目: 一．题目：内部排序算法研究 （1）设n个关键字均为整数(1≤n≤100000) （2）设计K个内部排序算法(K≥5), 每个算法记录执行所需的时间 （3）自动生成多组数据,每组数据含n个整数 (正序、逆序、随机分布) （4）执行每个排序算法 （5）用图、表格数据分析说明在什么情况下 采用什么算法较好;

本实验报告为课程实验报告，内容齐全，详细介绍了操作系统中作业调度算法。

KNN算法实验报告【Java实现】.doc