kmeans聚类算法，目前只支持一位数组。亲测可用。
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K均值（K-Means）聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的数据点划分为K个簇。下面是一个简单的K均值聚类算法的Python实现示例，使用NumPy库来进行数值计算
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此Python代码实现了KMeans聚类算法，该算法是一种用于将数据点划分为k个组（簇）的无监督机器学习技术。该算法基于迭代过程，其中数据点被分配到簇中，然后簇的中心被更新，直到算法收敛或达到最大迭代次数。
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使用Kmeans分类算法，为各国体育水平分类。体育竞赛数据使用1988年至2012年奥运会奖牌数据一枚金牌得5分一枚银牌得3分一枚铜牌得1分德国和俄罗斯比较特殊，东西德统一前，他们各自参赛，终究是一个民族，因此将他们的奖牌数量做了合并处理，所有的苏联数据都视为俄罗斯，因为很难查阅资料区分出哪些苏联得
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主要是使用C语言，利用Dijkstra算法实现计算出任意两点之间的最短路径
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这就是双线性内插值法。双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高，不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊
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TLD算法全称是Tracking-Learning-Detection算法。
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