综上所述，YOLO-NAS的训练数据集需要是格式正确、内容丰富、标注详尽的YOLO模型所支持的格式。这样的数据集不仅能为模型提供充分的训练信息，还能帮助模型在面对实际问题时展现出更好的性能和适应性。在准备数据集时，需要注意数据的质量和多样性，确保数据集能够满足YOLO-NAS训练的要求，从而让模型在实际应用中发挥出最佳的效果。

不过，选择合适的簇数量和协方差类型对于获得好的聚类结果至关重要。与传统的聚类算法（如K-means）不同，谱聚类依赖于数据的相似性矩阵，并利用数据的谱（即特征向量）来进行降维，进而在低维空间中应用如K-means的聚类方法。这种算法与著名的 K-means 算法相似，但主要区别在于 K-medoids 选择数据点中的实际点作为簇的中心，而 K-means 则使用簇内数据点的均值。K-means 是

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