k-means算法 k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。 算法首先随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心。对剩余的每个对象根据其与各个簇中心的距离，将它赋给最近的簇。然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。 准则函数试图使生成的结果簇尽可能地紧凑和独立。 算法5-1 k-means算法 输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库。 输出：k个簇，使平方误差准则最小。 （1)assign initial value for means; /*任意选择k个对象作为初始的簇中心；*/ (2) REPEAT (3) FOR j=1 to n DO assign each xj to the closest clusters; (4) FOR i=1 to k DO / *更新簇平均值*/ (5) Compute /*计算准则函数E*/ (6) UNTIL E不再明显地发生变化。

你会使用C#中的listView.GridLines显示文件么、了解如何批量复制文件么？在各数据之间形成网格线，如果你对此不太熟悉，你可以从本源码中学习到一些定义和使用的方法，虽然不太高深，但却很基矗另外，本代码的主要功能是指定源文件夹和目标文件夹，实现文件的批量复制功能，设置拖放操作中目标放置类型为复制。 运行环境：Visual Studio2010

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