輸入引數：c
過程：適當選擇c個類的初始中心；
在第k次迭代中，對任意乙個樣本，求其到c個中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類；
利用均等方法更新該類的中心值；
對於所有的c個聚類中心，如果利用 2，3 的迭代法更新後，值保持不變，則迭代結束，否則繼續迭代。
該演算法是無監督的聚類演算法。
過程：輸入向量 x 權重矩陣：編碼了低階特徵和高階特徵的空間關係；
加權輸入向量：權重決定當前膠囊將其輸出到哪個更高階的膠囊。通過動態路由實現；
加權後求和；
非線性啟用，使用squash函式：將向量進行壓縮使其長度在0-1之間，方向保持不變。
過程：計算已知類別資料集中的點與當前點的距離
按距離遞增次序排序
選取與當前點距離最小的k個點
統計前k個點所在類別出現的頻率
返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的**分類
knn(k near neighbor): k個最近的鄰居，即每個樣本都可以用最近的k個鄰居來代表。
乙個樣本與資料集中的k個樣本最相似， 如果這k個樣本中的大多數屬於某乙個類別， 則該樣本也屬於這個類別。
在選擇兩個點進行距離排序的時候一般使用l1距離和l2距離，以及切比雪夫距離。
優點：缺點：
GetModuleFileName在DLL中的使用
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