想要了解聚类算法并对其进行区别与比较的话，最好能把聚类的具体算法放到整个聚类分析的语境中理解。聚类分析是一个较为严密的数据分析过程。从聚类对象数据源开始到得到聚类结果的知识存档，共有四个主要研究内容聚类分析过程：1984年，Aldenderfer等人提出了聚类分析的四大功能:一是数据分类的进一步扩展;二是对实体归类的概念性探索;三是通过数据探索而生成假

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1、HTML有关概念全称:HyperTextMarkupLanguage（超文本标记语言）其文件扩展名为“.html”或“.htm”    \超文本在普通的文本基础上，添加超链接、图片、音频或视频等    \标记标记就是HTML中的标签(元素)，特点:<a\语言目前目标所能识别的版本:

一、使用I/O操作文件　　关键步骤：使用File类操作文件或目录属性使用FileInputStream类读文本文件使用FileOutputStram类写文本文件使用BufferedReader类和FileReader类读文本文件使用BufferedWriter类和

Vim有三种模式，命令模式、插入模式、低行模式有vi进入文件后就是命令模式，接着输入a或i或o 进入插入模式，接着按Esc回到命令模式，然后输入：进入低行模式。插入命令a（后 ）在光标后插入A（尾 ）在光标所在行尾插入i（前 ）在光标前插入I（首 ）在光标所在行首插入o（下 ）

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1\.文本相似度计算文本向量化(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fhuangyc%2Fp%2F9785420.html)2\.文本相似度计算距离的度量(https://www.oschina.net/a

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

这里收集了一份关于垃圾分类的数据集，一共有四个大类和245个小类，大类分别是厨余垃圾、可回收物、其他垃圾和有害垃圾，小类主要是垃圾的具体类别，果皮、纸箱等。