根据反向传播算法和链式法则, 梯度的计算可以简化为以下公式其中sigmoid的导数值域是固定的, 在[0, 0.25]之间, 而一旦公式中的w也小于1, 那么通过这样的公式连乘后, 最终的梯度就会变得非常非常小, 这种现象称作梯度消失. 反之, 如果我们人为的增大w的值, 使其大于1, 那么连乘够就可能造成梯度过大, 称作梯度爆炸.梯度消失或爆炸的危害:如果在训练过程中发生了梯度消失，权重无法被更

无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中；计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离误差平方和SSE (The sum of squares due to error)SSE 越小，表示数据点越接近它们的中心，聚类效果越好# @FileName : 03-顾客数据分析.pyimport os​os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = '1'# 解决内存泄露警告