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摘要： 给定样本集D={x1,x2,x3,...xm},K-means算法划分所得簇C={c1,c2,c3,...,ck}的最小平方误差，k表示将数据划分为K簇 E=∑i=1 to k∑x->ci||x-ui||2 ui为簇中心，ui=∑x->cix/|ci| 其中|ci|表示该簇中的样本数，直接计算上面的 阅读全文

摘要： 上图中2为划分超平面： WTx+b=0 假设超平面能将训练样本真确分类，yi=1时WTx+b>0 yi=-1 时WTx+b<0,令1和3表达式为 WTx1+b=-1 和 WTx2+b=1 故两支持向量之间的距离为 WT(x1-x2)=2 两边取范数： ||W||||x1-x2||cosθ=2 而|| 阅读全文