采用C均值聚类算法对男女生样本数据中的身高、体重2个特征进行聚类分析，调查不同的类别初始值以及类别数对聚类结果的影响，并以友好的方式图示化结果。

提出了一种基于骨架拐角检测的分离方法，以处理视频监控中合并车辆的问题。
首先，通过“射击法”提取融合区域的骨架，并通过角点检测得到骨架的角点。
其次，利用K-means聚类方法对角点进行聚类，从聚类结果中获取合并车辆的分割线。
来自监视视频的五十幅图像被用作实验数据。
实验结果表明，该算法不仅可以有效缓解合并车辆分离中的过度分割问题，而且可以减少所需的分离时间。

SODATA算法是在k-均值算法的基础上，添加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。
迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。

用于负荷数据曲线分析，输出曲线数据，输出分类结果，并可视化显示聚类效果。
该方法采用均一化、曲线平滑、特殊值处理、DB值评价聚类结果、自动选择聚类数等过程，能够较好的完成曲线数据处理。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。