这个代码展示了如何通过K-means聚类方法实现分裂型层次聚类。每次分裂都是基于当前簇的质心，通过最小化误差平方和（SSE）来划分成两个子簇。你可以通过调整参数来控制分裂的停止条件，进而决定最终聚类的数量。

本文详细介绍了五种经典的监督学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林。线性回归适用于回归问题，模型简单且易于解释。逻辑回归适用于二分类问题，模型简单且易于解释。支持向量机在处理高维数据和非线性可分问题时表现出色。决策树易于理解和解释，但容易过拟合。随机森林通过集成多个决策树，提高了模型的准确性和鲁棒性。通过理解这些算法的基本概念、数学原理和实现方法，可以更好地应用机器学习技术解决

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定义命名空间，需要使⽤到namespace关键字，后⾯跟命名空间的名字，然后接⼀对{}即可，{}中 即为命名空间的成员。命名空间中可以定义变量/函数/类型等。namespace本质是定义出⼀个域，这个域跟全局域各⾃独⽴，不同的域可以定义同名变量，所以下 ⾯的rand不在冲突了。C++中域有函数局部域，全局域，命名空间域，类域；域影响的是编译时语法查找⼀个变量/函数/ 类型出处(声明或定义)的逻辑，