K-means算法采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大,是很典型的基于距离的聚类算法。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
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在考虑指针的问题之前,首先我们来回顾一下如何定义一个变量。
int x;
int
类型需要四个字节来存储,这四个字节是从内存中分配而来的,内存在逻辑上是一个线性的存储器,它以字节为单位被划分为许多小的单元。为了区分这些单元,计算机给每一个单元都分配了一个唯一的十六进制整数作为编号,叫做内存地址(简称地址)。由于这些单元啊数量众多,所以这个内存地址本身就需要四个字节(32位bit位)来表示。我们所说的32位系统就是这个意思。它最大的可寻址范围为2^32
字节,即4GB。目前正在占据主流的64位系统的最大可寻址范围是2^64
字节。
理论上说,我们只需要这些内存地址就可以定位到我们所要读写的内存单元,但这些地址不方便理解和记忆,c语言允许程序员给这些地址起名字,就是我们所说的变量名。
回到int x
这个声明,它实际上做了两件事:
- 从内存中划分出4个字节;
- 将这个内存单元约定一个名字为x;
一个固定的内存单元的地址是固定的,但存储的值确是可变的。