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样例输入6 2 caabdc样例输出abccd一个最优分配方案是一个同学拿到 abccd ，一个同学拿到a。

划分聚类，通过划分的方式将数据集划分为多个不重叠的子集（簇），每一个子集作为一个聚类（类别）。在划分的过程中，首先由用户确定划分子集的个数kkk，然后随机选定kkk个点作为每一个子集的中心点，接下来通过迭代的方式：计算数据集中每个点与各个中心点之间的距离，更新中心点的位置；最终将数据集划分为kkk个子集，即将数据划分为kkk类。而评估划分的好坏标准就是：保证同一划分的样本之间的差异尽可能的小，且不同划分中的样本差异尽可能的大。

P特征∣类别×P类别P类别P特征∣类别。

梯度是一个向量，它表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。而对于多元函数而言，梯度就是指在某一点的偏导数组成的向量。最后，通过多次迭代，找到梯度变化很小的点，也就对应着损失函数的极小值了。函数在沿梯度方向变化最快，所以「梯度下降法」的核心就是，我们沿着梯度下降方向去寻找损失函数的极小值（梯度的反方向）。最小二乘法中的「二乘」代表上面的均方误差（MSE），即均方误差最小。MAE 的值越小，说明模型拥有更好的拟合程度。

中，默认情况下，单个字母不会被当作单词来处理，因为它们通常被视为停用词。如果希望将单个字母也包括在内，可以通过设置。函数来将文本转换为向量。这个函数统计每个单词在句子中出现的次数，并将结果存储在一个与词汇表长度相同的数组中。）是根据它首次出现在文档中的顺序来构建的，而不是按照字母顺序或出现频率。自动构建一个词汇表，并且统计每个单词在文档中出现的次数。，这意味着它将匹配边界之间的单词，且单词至少有两个字符长。库提供的一个工具，用于将文本数据转换为词袋模型。第一段代码手动构建了一个词汇表，并定义了一个。

有别于传统意义上的统计指标，它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果，是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。

核密度估计(KDE)图是一种类似于直方图的方法，用于显示数据集中观测值的分布。KDE 使用一个或多个维度中的连续概率密度曲线表示数据。可利用核密度图展示单变量或双变量关系。

因此，他们希望改变每个的数量 使用的成分（主要成分是鸡肉、牛肉、羊肉、 大米、小麦和凝胶），同时仍符合其营养标准。为了获得这个线性规划的解，我们可以写一个简短的 在 Python 中编程来调用 PuLP 的建模函数，然后 调用求解器。虽然它可以用 Python 实现，除了上面的方法之外，我们将研究一种更好的方法，这种方法不会过多地混合问题数据和公式表述。成分是键，数字是数据。为了得到这个线性规划的解，我们再次编写一个 Python 中的短程序来调用 PuLP 的建模函数，然后调用求解器。

这可以提供更好的精度控制，避免由于下溢导致的精度丢失问题。将数组的数据类型设置为。，并且在除法运算时使用。