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@国才君
K均值聚类（K-Means Clustering）是一种经典的无监督学习算法，它通过不断迭代，把数据划分为若干个“簇”（Cluster），使得同一簇内的数据尽可能相似，而不同簇之间的数据差异尽可能大。算法的核心思想是最小化“簇内平方误差和”，即让每个点尽量靠近所属簇的中心。在实际使用中，一个常见的问题是：应该选择多少个簇（K值）？ 这时常用的判定方法之一就是肘部法。它通过计算不同K值下的误差，并绘制成曲线。当K值逐渐增大时，误差值会快速下降，但在某个点后下降趋势明显放缓，曲线呈现出一个“肘部”。这个“肘部
主讲人：CiCi学姐（专业课134分、112分，排名靠前） 主讲内容： 1、四川师范大学心理健康教育专业考研报录情况 2、上岸最低分数，以及各科分配方案 3、专业课资料介绍 4、真题展示+讲解 5、备考常见问题答疑
【250912】吉林省梅河口市第五中学2026届高三上学期开学考试（全科）
俄语字母к发音和书写
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半导体物理田敬民习题：3-4
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