30
Объяснение:Присваиваем переменной x значение 7:
x:=7;Присваиваем переменной s значение 0:
s:=0;Объявляем цикл от 1 до 3, который будет каждый раз выполнять команды введённые между begin и end:
for i:=1 to 3 do beginПрисваиваем переменной s значение текущей s + x, то есть просто прибавляем x:
s:=s+x;Присваиваем переменной x значение текущей x + 3, то есть просто прибавляем 3:
x:=x+3;end;Итак, x изначально равен 7, а s - 0. Потом идёт цикл, в котором к s прибавляется x, после чего к s прибавляется 3. Цикл небольшой, можно и пройтись для наглядности:
i = 1 s := 0 + 7 = 7 x := 7 + 3 = 10i = 2 s := 7 + 10 = 17 x := 10 + 3 = 13i = 3 s := 17 + 13 = 30 x := 13 + 3 = 16Как мы видим, конечное значение s равно 30.
Понятие кластеризации
Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.
Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим этапам:
Отбор выборки объектов для кластеризации.
Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости – нормализация значений переменных.
Вычисление значений меры сходства между объектами.
Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов (кластеров).
Представление результатов анализа.
Объяснение: