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SIMATIC S7-1200是一款紧凑型、模块化的PLC，可完成简单逻辑控制、级逻辑控制、HMI 和网络通信等任务 。单机小型自动化系统的*解决方案。 对于需要网络通信功能和单屏或多屏HMI的自动化系统，易于设计和实施。具有支持小型运动控制系统、过程控制系统的应用功能。
数据科学家需要了解的5种聚类算法
首先，我们确定要几个的聚类（cluster，也称簇），并为它们随机初始化一个各自的聚类质心点（cluster centroids），它在上图中被表示为“X”。要确定聚类的数量，我们可以先快速看一看已有的数据点，并从中分辨出一些*的数据。
其次，我们计算每个数据点到质心的距离来进行分类，它跟哪个聚类的质心更近，它就被分类到该聚类。
需要注意的是，初始质心并不是真正的质心，质心应满足聚类里每个点到它的欧式距离平方和小这个条件。因此根据这些被初步分类完毕的数据点，我们再重新计算每一聚类中所有向量的平均值，并确定出新的质心。
后，重复上述步骤，进行一定次数的迭代，直到质心的位置不再发生太大变化。当然你也可以在第壹步时多初始化几次，然后选取一个看起来更合理的点节约时间。
K-Means的优点是速度非常快，因为我们所做的只是计算数据点和质心点之间的距离，涉及到的计算量非常少！因此它的算法时间复杂度只有O(n)。
另一方面，K-Means有两个缺点。一是你必须一开始就决定数据集中包含多少个聚类。这个缺点并不总是微不足道的，理想情况下，我们的目标其实是用一种算法来分类这些数据，并从结果中观察出一些规律，而不是限制几个条件强行聚类。二是一开始质心点的选取是随机的，算法可能会初始化出差异巨大的点。这个缺点导致的结果是质心点的位置不可重复且缺乏*性。
K-Medians是与K-Means相关的另一种聚类算法，不同之处在于它使用簇的中值向量来重新计算质心点。该方法对异常值不敏感（因为使用中值），但在较大数据集上运行时速度会慢很多，因为每次计算中值向量，我们都要重新排序。
