无法理解此代码中的质心和距离公式

质心和距离公式是与数据聚类相关的概念。

1. 质心（Centroid）是指在聚类算法中，代表聚类簇的中心点。它是通过计算聚类簇中所有数据点的平均值得到的。质心可以用来表示聚类簇的特征，也可以用于判断新的数据点属于哪个聚类簇。
2. 距离公式（Distance Formula）用于计算两个数据点之间的距离。常见的距离公式有欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

• 欧氏距离（Euclidean Distance）是最常用的距离公式，它计算两个数据点之间的直线距离。在二维空间中，欧氏距离的计算公式为：d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)。在多维空间中，欧氏距离的计算公式为：d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2 + ... + (n2-n1)^2)。
• 曼哈顿距离（Manhattan Distance）是计算两个数据点之间的城市街区距离，即两点之间沿坐标轴的距离总和。在二维空间中，曼哈顿距离的计算公式为：d = |x2-x1| + |y2-y1|。在多维空间中，曼哈顿距离的计算公式为：d = |x2-x1| + |y2-y1| + ... + |n2-n1|。
• 闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）是欧氏距离和曼哈顿距离的一种推广形式。它包含一个参数p，当p=1时，闵可夫斯基距离等同于曼哈顿距离；当p=2时，闵可夫斯基距离等同于欧氏距离。在二维空间中，闵可夫斯基距离的计算公式为：d = (|x2-x1|^p + |y2-y1|^p)^(1/p)。在多维空间中，闵可夫斯基距离的计算公式为：d = (|x2-x1|^p + |y2-y1|^p + ... + |n2-n1|^p)^(1/p)。

质心和距离公式在聚类算法中起着重要的作用。通过计算数据点之间的距离，可以将相似的数据点聚集到同一个簇中。质心则代表了聚类簇的中心，可以用于表示簇的特征或进行新数据点的分类。

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