聚类识别 题目分析 给定 个 4 维样本点,使用 KMeans 算法将其划分为 个簇,最多迭代 次。输出每个簇的样本数量(升序排列)。 思路 模拟 KMeans 聚类 严格按题意实现标准 KMeans 流程即可: 初始化质心:直接取前 个样本作为初始质心。 分配阶段:对每个样本,计算它到所有质心的欧氏距离的平方(4 维空间),将其归入距离最近的簇。 更新阶段:对每个簇,将质心更新为该簇内所有样本的均值。若某个簇为空,则保持质心不变。 收敛判断:计算所有质心移动距离的平方,若最大值小于 ,则提前终止;否则继续迭代直到达到最大迭代次数 。 最后统计每个簇的样本数量,排序后输出。 关键细节:...