1、“.....为此，我们通常采取把每个特征属性值比例映射到相同区间，即对特征属性值规格化，从而使各个属性能平衡地影响距离。般映射到的取值区间是的中心或初始均值，对于剩下的每个对象，计算其与各个簇中心的距离，并将它分配到最近的簇中，分配完后重新计算每个簇新的中心或均值。通过迭代运算，直到最小平方误差准则收敛出最后的聚类结果。均值算法的计算过程非常直观，具体实现伪代码如下，假定对个样本进行聚类为基于欧氏距离的均方聚类算法研究与应用论文原稿且，则称为类如果，都，满足，则称为类。上述几中不同的类的定义，定义的要求是最高的，定义次之。只要符合定义的类，必定符合其他定义只要符合定义的类，同样符合定义。无论何种定义......”。

2、“.....不同的是距离的限制程度。基于欧氏距离的均方聚类算法研究与应用响距离。般映射到的取值区间是，映射公式为式中是所有元素项中第个特征属性最大值，相应的为最小值。对上例，中每个元，素规，格化并映射到区间，则重新计算欧氏距离约为。，聚类问题类由于自然界事务特性纷繁复杂，用来表示样本点性质的变量也种类繁多，在对数据聚类特征属性提取的过程待处理问题域的数据对象集合划分成由相似对象构成的多种不同类的过程。通常先给定组元素的集合，集合中每个元素有个可观察性能，运用特定算法划分为个子集，每个子集内元素的相异度尽量小，不同子集间元素的相异尽量大。这是个观察式的无监督学习过程，与分类不同......”。

3、“.....到实数集的个代数运算记为，如果满足正定性，并且对称性角不等式。其中是中的任意元素，则称是中两点为之间的距，并称按距离成为距离空间或度量空间，记为。基于欧氏距离的均方聚类算法研究与应用论文原稿。聚类聚类定义个问题程中始终起着举足轻重的作用，它深入渗透到各个学科领域的几乎所有分支中。俗话说物以类聚，人以群分，在自然科学和社会科学中，存在的大量分类问题同样可以利用数学工具进行定量分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，人们逐渐把数学工具引用到了分类学中形成了数值分类学，之后又将的集合距离，当时欧氏距离就是两点之间的直线段距离......”。

4、“.....用以标明两点在标准坐标系上的绝对轴距总和，即在欧几里得空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴投影的距离和。其距离公式为。明氏距离又称明可夫斯基距离，是欧氏空间中的种测度，识码文章编号数学在科学发展过程中始终起着举足轻重的作用，它深入渗透到各个学科领域的几乎所有分支中。俗话说物以类聚，人以群分，在自然科学和社会科学中，存在的大量分类问题同样可以利用数学工具进行定量分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，人们逐渐把数学工具引用到了分类离与距离空间设是个非空集合，到实数集的个代数运算记为，如果满足正定性，并且对称性角不等式。其中是中的任意元素，则称是中两点为之间的距......”。

5、“.....记为。基于欧氏距离的均方聚类算法研究与应用论文原稿。摘要将所学的高等工程应用数学知识与本专业基于欧氏距离的均方聚类算法研究与应用论文原稿多元分析技术引入到数值分类学形成了聚类分析。聚类分析将大量数据划分为性质相同的子类，更方便了解数据的分布情况，对识别数据的内在结构具有极其重要的作用，广泛应用于模式识别图像处理数据压缩智能生物信息等众多领域。介绍了距离度量与相异度计算聚类的概念及聚类步骤，算法基本思想及其实现过程，最后给出个树叶自动分类的应用示例，并使用工具实现，研究分析了基于欧氏距离的算法的优势与不足。关键词欧氏距离聚类均方算法中图分类号文献标识码文章编号数学在科学发展在很大的难度......”。

6、“.....在这种情况下，采用监督学习方法进行分类，往往会因为已知信息不足预处理代价大等问题使得分类效果并不令人满意。聚类方法是种无监督或半监督的学习方法，处理此类问题有较明显的优势。聚类是将待处理问题域的数据对象集合划分成由相似对象构成的多种被看做是欧氏距离和曼哈顿距离的种推广。其距离公式为，当时即为欧氏距离，而时则为曼哈顿距离，当取无穷时的极限情况下，还可以得到切比雪夫距离此外距离度量還可以加权，从而尽可能真实地反映不同分量的影响力大小。摘要将所学的高等工程应用数学知识与本专业内容有效的结合起来，系统全面的学中形成了数值分类学，之后又将多元分析技术引入到数值分类学形成了聚类分析......”。

7、“.....更方便了解数据的分布情况，对识别数据的内在结构具有极其重要的作用，广泛应用于模式识别图像处理数据压缩智能生物信息等众多领域。其距离公式为意义为两元素在欧氏空间容有效的结合起来，系统全面的介绍了距离度量与相异度计算聚类的概念及聚类步骤，算法基本思想及其实现过程，最后给出个树叶自动分类的应用示例，并使用工具实现，研究分析了基于欧氏距离的算法的优势与不足。关键词欧氏距离聚类均方算法中图分类号文献标不同类的过程。通常先给定组元素的集合，集合中每个元素有个可观察性能，运用特定算法划分为个子集，每个子集内元素的相异度尽量小，不同子集间元素的相异尽量大。这是个观察式的无监督学习过程......”。

8、“.....聚类前不需要明确分类数量或类别，没有可提供的先验知识。距离度量与相异度计算距基于欧氏距离的均方聚类算法研究与应用论文原稿，满足，则称为类。上述几中不同的类的定义，定义的要求是最高的，定义次之。只要符合定义的类，必定符合其他定义只要符合定义的类，同样符合定义。无论何种定义，均是使用元素间的距离来定义，不同的是距离的限制程度。聚类聚类定义个问题域的数据量往往是宠大的，要对这些数据进行分类处理，映射公式为式中是所有元素项中第个特征属性最大值，相应的为最小值。对上例，中每个元，素规，格化并映射到区间，则重新计算欧氏距离约为。，聚类问题类由于自然界事务特性纷繁复杂，用来表示样本点性质的变量也种类繁多......”。

9、“.....使得样本点能的孤立元素个数计算样本间距离个对象若，则，如果对象与中所有的对象距离之和最大，则∈迭代计数器计算聚类目标函数重新计算输出聚类中心。论文原稿。均值算法年，首次提出了均值聚类算法，是聚类的经典算法之。算法是非常典型的基于距离计算的聚类算法，它把距离作为相似性相异性的度量，认为对象的相异性相似性与距离的远近成正比。该算法的基本思想首先随机或有规则地选择个对象，分别作为个簇中有多种不同选择，使得样本点的表达形式各不相同，在不同问题域中相同称谓的类的定义也有不同，所以在对数据对象聚类前，应先给出类的定义。几种类的定义形式如下设是集合，是中的样本元素，样本个数为......”。