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The Euclidean distance is usually chosen as the similarity measure in the conventional K-means clustering algorithm, which usually relates to all attributes.
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美
释义
传统的K-均值算法选择的相似性度量通常是欧几里德距离的倒数,这种距离通常涉及所有的特征。
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