你說的數(shù)據(jù)的集中化是指數(shù)據(jù)MINUS數(shù)據(jù)set中各項(xiàng)的平均值。1.概念不同的意思:是指表示一組數(shù)據(jù)的濃度趨勢的量，是指一組中所有數(shù)據(jù)之和再除以這組數(shù)據(jù)的個數(shù)，Da 數(shù)據(jù)是指互聯(lián)網(wǎng)時代產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)及其整體系統(tǒng)，需要注意的是，Da 數(shù)據(jù)并不是數(shù)據(jù)的簡單濃縮和綜合，更重要的是，它針對的是。

Kmeans算法原理如下:Kmeans算法是一種典型的基于劃分的聚類算法，具有運(yùn)算速度快、執(zhí)行過程簡單等優(yōu)點(diǎn)，在許多大型數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。利用相似性度量方法度量數(shù)據(jù)集合all 數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，將密切相關(guān)的數(shù)據(jù)劃分為一個集合。Kmeans算法首先需要選擇K個初始化聚類，計算每個數(shù)據(jù) object到K個初始化聚類中心的距離。

形成K個數(shù)據(jù)集(即K個聚類)，然后重新計算每個聚類的數(shù)據(jù) object的平均值，取平均值作為新的聚類中心。最后，計算每個數(shù)據(jù)對象到新的k個初始化聚類中心的距離，并重新劃分。每次劃分后都需要重新計算初始化聚類中心，重復(fù)這個過程，直到所有數(shù)據(jù)對象都無法更新到其他數(shù)據(jù)集合。知識擴(kuò)展:kmeans算法1的優(yōu)缺點(diǎn)。優(yōu)點(diǎn):算法簡單，易于實(shí)現(xiàn)。對于較大的數(shù)據(jù)集，該算法具有相對的可擴(kuò)展性和高效性。

1。概念不同的意思:是表示一組數(shù)據(jù)的濃度趨勢的量，指一組中所有數(shù)據(jù)之和再除以該組數(shù)據(jù)的個數(shù)。是反映數(shù)據(jù)集中趨勢的指標(biāo)。加權(quán)平均:每個值乘以相應(yīng)的權(quán)重，然后得出總和，再除以單位總數(shù)。加權(quán)平均值的大小不僅取決于總體中每個單元的值(變量值)，還取決于每個值出現(xiàn)的次數(shù)(頻率)。因?yàn)槊總€值出現(xiàn)的次數(shù)在平均中起到了權(quán)衡其影響的作用，所以稱之為權(quán)重。

3.含義不同的平均數(shù):小學(xué)數(shù)學(xué)中的平均數(shù)一般是指算術(shù)平均數(shù)，是一組數(shù)據(jù)的和除以這組數(shù)據(jù)的個數(shù)得到的商。在統(tǒng)計學(xué)中，算術(shù)平均數(shù)常用來表示統(tǒng)計對象的一般水平，是描述數(shù)據(jù)的集中位置的統(tǒng)計量。不僅可以用來反映數(shù)據(jù)的一個群體的概況和平均水平，還可以用來比較數(shù)據(jù)的不同群體，看群體之間的差異。用平均數(shù)來表示一組數(shù)據(jù)直觀簡潔，所以在日常生活中經(jīng)常用到，比如平均速度，平均身高，平均收益率，平均得分等等。

你好！你說的數(shù)據(jù)的集中化是指數(shù)據(jù)MINUS數(shù)據(jù)set中各項(xiàng)的平均值。比如數(shù)據(jù) set 1，3的平均值為3，那么集中式的數(shù)據(jù) set就是13，23，33，63，33，即2，-1/。本質(zhì)是各組平均值的比較:如果有顯著性差異，則不同中心的療效不同；如果各組平均值相等，則不同中心的療效無顯著差異。

一般來說，當(dāng)數(shù)據(jù)較大，并發(fā)量較大時，可以在架構(gòu)中引入Redis，幫助提升架構(gòu)整體性能，減輕MySQL(或其他數(shù)據(jù) libraries)的壓力，但如果不使用Redis，就不需要Mysql。Redis由于其優(yōu)異的性能，可以支持每秒幾十萬次的讀/寫操作，還支持持久化、集群部署、分發(fā)、主從同步等。Redis在高并發(fā)場景下是安全且一致的，所以常用于兩種場景:緩存判斷數(shù)據(jù)是否適合在Redis中緩存。