这算法里total cost s是什么

在k-medoids算法中，total cost s是指所有数据点到其所属簇的中心点（即代表对象）的距离之和，也可以理解为所有簇内对象之间的距离之和。在算法的迭代过程中，通过不断更新代表对象，可以使得total cost s不断减小，达到收敛的目的。因此，k-medoids算法的目标是将所有数据点分到k个簇中，使得total cost s最小。

相关问题

这个算法python代码是什么

以下是一个使用Python实现按比例分摊电梯建造费用的示例代码：

def calculate_cost_allocation(demands, weights, total_cost):
    # 计算总需求和总权重
    total_demand = sum(demands)
    total_weight = sum(weights)

    # 初始化费用分摊列表
    cost_allocation = []

    # 计算每层的费用分摊比例，并分配费用
    for demand, weight in zip(demands, weights):
        allocation = (demand * weight) / (total_demand * total_weight) * total_cost
        cost_allocation.append(allocation)

    return cost_allocation

# 示例输入数据
demands = [50, 30, 20]  # 每层的使用需求
weights = [3, 2, 1]  # 每层的权重
total_cost = 10000  # 总费用

# 调用函数进行费用分摊计算
allocation_result = calculate_cost_allocation(demands, weights, total_cost)

# 输出每层的费用分摊金额
for i, allocation in enumerate(allocation_result):
    print(f"第{i+1}层的费用分摊金额为：{allocation}")

在上述示例代码中，`calculate_cost_allocation`函数接收三个参数：`demands`表示每层的使用需求列表，`weights`表示每层的权重列表，`total_cost`表示总费用。函数通过遍历每层的使用需求和权重，计算每层的费用分摊比例，并按比例分配总费用，最后返回每层的费用分摊金额。

你可以根据实际需求修改示例代码中的输入数据，并根据需要进行结果的格式化输出。

ORDERS表中的TotalCost列的数据类型为NUMBER(35,2),怎么使用DBMS_CRYPTO以618272为密钥加密TotalCost列

您可以使用以下SQL语句来使用DBMS_CRYPTO加密TotalCost列：

UPDATE ORDERS
SET TotalCost = DBMS_CRYPTO.ENCRYPT(
  UTL_RAW.CAST_TO_RAW(TotalCost),
  DBMS_CRYPTO.TRIPEDES_CBC,
  UTL_RAW.CAST_TO_RAW('618272'),
  UTL_RAW.CAST_TO_RAW('0000000000000000')
)
WHERE TotalCost IS NOT NULL;

这里使用TRIPLEDES_CBC加密算法，并将618272作为密钥传递给DBMS_CRYPTO。由于TotalCost列的数据类型为NUMBER，我们需要先将其转换为RAW类型。在加密过程中，还需要指定一个初始化向量（IV），这里我们选择了一个全0的IV。

需要注意的是，加密后的TotalCost列将无法进行常规的数值计算，必须先进行解密才能得到原始的数值。因此，您需要在使用加密数据之前先对其进行解密。