5. The arithmetic mean minimises squared Euclidean distance
算数平均值可以使squared Euclidean distance最小（squared Euclidean distance指这个点到dataset里所有点的距离平方之和）
如果用geometric median的话可以使total Euclidean distance最小，但是对于多变量数据而言，很难求到geometric median
如果严格要求所求的点是给定点中的一个，称为medoid，否则称为centroid；寻找medoid使需要我们一个点一个点的计算
outlier会很大程度的影响geometric median
6. nearest centroid classifier针对每一个class求出对应的cetroid，当有新加入的点事，看新的点离哪个cetrold更近就属于哪个class。有的时候class不集中于一个位置，而是分散成几个区域，这个时候可以找到多个cetrold，使结果更精确
7. nearest neighbour即最近的点，k-Nearest neighbour即选取k个最近的点，比如用于binary classification时，针对第一个class对该k个点进行筛选，符合为1，不符合为0，求和；同理对第二个进行
8. 因为在求距离时，范围不一样会导致数据之间无法进行比较，故而需要进行normalization
其中xjr是实际的距离，xjr'是normalised value(0, 1中间的一个值)
为了防止新的数值比max大，可选取一个较大但目前没有出现的值；若已经出现这样的情况可以设为1
k最好小于20，不然会不准确；kNN会很慢
1NN，low bias high variance；随着k的增加bias会增加但是variance会减少（当k等于总共数据的数量，每个新点都要考虑全部点，如果在这个基础上根据距离调整占比，称为Shepard‘smethod）
9. distance weighted kNN会根据距离调整占比，如w=1/dis，一般情况下距离越近越重要
#可以用binary search寻找最近的K个点，如果要找的点很多，可以估计距离而不是实际求得
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