在Kmeans算法里，当邻近度函数采用( )的时候，合适的质心是簇中各点的中位数
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在Kmeans算法里，当邻近度函数采用( )的时候，合适的质心是簇中各点的中位数
1、曼哈顿距离： 质心：中位数。目标函数：最小化对象到其簇质心的距离和（d(i,j)=|xi-xj|+|yi-yj|）
2、平方欧几里德距离。质心：均值。目标函数：最小化对象到其簇质心的距离的平方和
3、余弦距离。质心：均值。最大化对象与其质心的余弦相似度和
4、Bregman 散度。质心：均值。目标函数：最小化对象到其簇质心的Bregman散度和
2、平方欧几里德距离。质心：均值。目标函数：最小化对象到其簇质心的距离的平方和
3、余弦距离。质心：均值。最大化对象与其质心的余弦相似度和
4、Bregman 散度。质心：均值。目标函数：最小化对象到其簇质心的Bregman散度和
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