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1、K-MEANS算法：k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
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2、kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
3、写一个使用K-Means文本聚类算法对几万条文本记录（每条记录的特征向量大约10来个）进行文本聚类时，由于程序细节上有问题，就导致了Javaheap space的内存溢出问题，后来通过修改程序得到了解决。
4、K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 ，对结果影响很大。对噪音和异常点比较的敏感。用来检测异常值。
java.lang.Math.sqrt(double a) 返回正确舍入的一个double值的正平方根。
Math.pow(x，2)就是平方。Math.pow(x，3)就是立方。Math.pow(底数，几次方)，如：double a=0，double b=0，double c=Math.pow(a，b)，就是2的三次方是多少；c最终为8。
使用java.lang.Math类的sqrt(double)方法。 方法详解： public static double sqrt(double a) 返回正确舍入的 double 值的正平方根。
开平方用math.sqrt(double n)；就可以了，n就是要被开方的数。
Math 类的所有方法都是静态的 我们只需要用类直接调用 即：Math.sqrt(dis1)；sqrt public static double sqrt(double a)返回正确舍入的 double 值的正平方根。特殊情况是：如果参数是 NaN 或小于零，那么结果是 NaN。
是指一个类调用另一个类的么？如果是这样的话。
在审问时，A说：“我不是小偷”；B说：“C是小偷”；C说：“小偷肯定是D”；D说：“C在冤枉好人”。现在已经知道这四人中有三人说的是真话，一人说的是假话。
思路：先用递归求出一个数的阶乘，接着for循环累加求和。
