1. k-means
k-means這裡k的概念是指聚類的k個中心，聚類成k類，k均值演算法的計算過程非常直觀：
1、從d中隨機取k個元素，作為k個簇的各自的中心。
2、分別計算剩下的元素到k個簇中心的相異度，將這些元素分別劃歸到相異度最低的簇。
3、根據聚類結果，重新計算k個簇各自的中心，計算方法是取簇中所有元素各自維度的算術平均數。
4、將d中全部元素按照新的中心重新聚類。
5、重複第4步，直到聚類結果不再變化。
6、將結果輸出。
k-means參考：
k-means ++ 演算法
k-means++演算法選擇初始seeds的基本思想就是：初始的聚類中心之間的相互距離要盡可能的遠。
1. 從輸入的資料點集合中隨機選擇乙個點作為第乙個聚類中心
2. 對於資料集中的每乙個點x，計算它與最近聚類中心(指已選擇的聚類中心)的距離d(x)
3. 選擇乙個新的資料點作為新的聚類中心，選擇的原則是：d(x)較大的點，被選取作為聚類中心的概率較大
4. 重複2和3直到k個聚類中心被選出來
5. 利用這k個初始的聚類中心來執行標準的k-means演算法
2. knn
***待完成
B 樹插入過程改進
一棵m階的b 樹需滿足下列條件 1 每個分支節點最多有m棵子樹 2 非葉根節點至少有兩棵子樹，其他每個分支節點至少有m 2棵子樹 3 節點的子樹個數與關鍵字個數相等 4 所有葉節點包含包含全部關鍵字及指向相應記錄的指標，而且葉節點中將關鍵字按大小順序排列，並且相鄰葉節點按大小順序相互鏈結起來 5 所...
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