一、基本要求题目。
1、一司机出车祸后驾车逃离现场，第一位目击者记得车牌号前两位数字相同，且后两位数字也相同；第二位目击者是一位数学家，他看出车牌号是四位完全平方数。试编程推算肇事车的车牌号。
二、程序改错题。
程序1：main()三、综合题目。
设计课题：设计实现k均值聚类算法。
一、问题描述：
k均值（k-means）聚类算法是无监督聚类（聚类（clustering）是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇（cluster）”）算法中的一种，也是最常用的聚类算法。k表示类别数，means表示均值。k-means主要思想是在给定k值和若干样本（点）的情况下，把每个样本（点）分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。
二、功能要求：
a.将数据集的数据，分别聚成2,3,4类，观察分析实验结果。
b.数据集如下所示。
三、算法提示：
1）随机选取k个初始cluster center（2）分别计算所有样本到这k个cluster center的距离。
3）如果样本离cluster center ci最近，那么这个样本属于ci点簇；如果到多个cluster center的距离相等，则可划分到任意簇中。
4）按距离对所有样本分完簇之后，计算每个簇的均值（最简单的方法就是求样本每个维度的平均值），作为新的cluster center（5）重复（b）（c）（d）直到新的cluster center和上轮cluster center变化很小或者达到指定的迭代次数，算法结束。
四、其它：对该算法有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后，进行算法的改进优化，使其分类性能提高。
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