习之北的专栏

K-means算法算是个著名的聚类算法了，不仅容易实现，并且效果也不错，训练过程不需人工干预，实乃模式识别等领域的居家必备良品啊，今天就拿这个算法练练手。总结来说，这个算法的步骤如下：1.随机选取样本中的K个点作为聚类中心2.计算所有样本到各个聚类中心的距离，将每个样本规划在最近的聚类中3.计算每个聚类中所有样本的中心，并将新的中心代替原来的中心4.检查新老聚类中心

打算接下来好好研究下算法（很明显，算法才是王道啊），然后尽量用直观的方式输出，于是用OpenCV画图成了不二首选，各位看官接下来看到一堆“XXX之C++及OpenCV实现”之类的标题就别见怪了～另外还有个打算，看到自己写的东西被别人拿去占为己有，不爽，开始贴版权了^_^。本文出处：http://blog.youkuaiyun.com/xizhibei====================

本文出处：http://blog.youkuaiyun.com/xizhibei=============================PCA，也就是PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个很优秀的算法，按照书上的说法：寻找最小均方意义下，最能代表原始数据的投影方法然后自己的说法就是：主要用于特征的降维另外，这个算法也有一个经典的应用：人脸识别。这里稍微

本文出处：http://blog.youkuaiyun.com/xizhibei=============================M个传教士和C个野人（Missionaries and Cannibals）过河，显然必须要M>=C，只有一艘载重为2的小船，野人会听从传教士的安排，并且野人和传教士都会划船，但是，在河的两岸不能出现野人比传教士多的情况，否则野人就会吃传教士。好