sample是一个样本数据观测矩阵，每一行是一个样本数据，本函数依据各种不同的距离对样本进行快速聚类
范例(t):
[Code]
sample := array(
(700.9,39.77,8.49,12.94,19.27,11.05,2.04,13.29), (7.68,50.37,11.35…

  K均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。该方法只需要给定样品数据和需要的聚类数目k，就可以得到意义比较明确的结果。
  K均值聚类法分为如下…

范例(t):
[code]
x := Array(22,35,24,32,43,53);
y := Array(1,2,3,4,5,6);
name := 'euclidean'; //采用…

范例(t):
[Code]
sample := array(
(700.9,39.77,8.49,12.94,19.27,11.05,2.04,13.29), (7.68,50.37,11.35…

范例(t):
[Code]
A := array(
(7.9,39.77,8.49,12.94,19.27,11.05,2.04,13.29),
(7.68,50.37,11.35,13.3,…

范例(t):
[Code]
A:=array(
(3.00,8.35,23.53,7.51,8.62,17.42,10.00,1.04,11.21),
(3.00,9.25,23.75,6.6…