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K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。

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代码随想录算法训练营第17天|110.平衡二叉树|257.二叉树的所有路径|404.左叶子之和详细布置迭代法，大家可以直接过，二刷有精力的时候再去掌握迭代法。

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基于深度学习的缺陷检测在众多领域中都得到了广泛应用，其主要优势在于可以通过学习数据更新参数，避免了人工设计复杂的算法流程，同时拥有极高的鲁棒性和精度。

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