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k-means离群点检测
1算法思路
K-means算法
先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是以下任何一个：
1)没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。
2)没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。
3)误差平方和局部最小。
2算法步骤 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
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浏览bmp图像的源代码，欢迎使用！-View the source code, welcomed the use!
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ApiHook相关代码（vc版代码大礼包），内有几个apihook的经典例子，不要错过哟！^_^ -ApiHook code (vc Bundles code version), there are several classic examples apihook not to miss yo! ^ _ ^
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资源描述这是在qt5平台上开发，利用excel插件开发的应用程序。该程序需要在windows上安装了对应的excel阅读器，并引导出对应的头文件进行开发，工程里包含了excel的头文件，可以直接用，希望可以帮助到大家！
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