还是很相似，换一种，普通一点

这份课程设计选题很好，实用性较强。该组同学在课堂上表现积极认真，遵守纪律，具备一定的独立分析能力和解决问题的能力。该方案采用了多种技术手段，如VAN、DNS、DHCP、oSPF、NAT、ACL等，实现了局域网功能，方案设计合理，模拟运行可靠，达到了任务书的要求。报告结构清晰，撰写规范，完成了课程设计任务。总之，这是一份不错的课程设计成果。

相关问题

不用K—means方法聚类，可以换一种聚类方法吗

当然可以，K-Means只是其中一种聚类算法，还有很多其他的聚类算法可以使用。这里介绍几个常用的聚类算法供你参考：

1. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：将数据集划分为不断细分的小群体，每个小群体可以由一个或多个数据点组成，直到每个小群体只包含一个数据点。层次聚类可以分为聚合（Agglomerative）和分裂（Divisive）两种类型。

2. DBSCAN：基于密度的聚类算法，将数据点分为核心点、边界点和噪声点三类。核心点是指在半径为eps内有minPts个以上的数据点，边界点是指在半径为eps内有少于minPts个数据点但是靠近核心点的数据点，噪声点是指既不是核心点也不是边界点的数据点。DBSCAN算法具有较好的鲁棒性和聚类效果。

3. 局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）：一种适用于大规模数据集的近似最近邻搜索算法，可以用于聚类。LSH将数据点映射到多个“桶”中，相似的数据点往往会被分配到同一桶中，然后只需要在同一桶中寻找最近邻即可。LSH算法的效率和准确度取决于哈希函数的选择。

4. 谱聚类（Spectral Clustering）：一种基于图论和线性代数的聚类算法，通过构建数据点之间的相似度矩阵，然后对该矩阵进行特征值分解，最后使用K-Means算法将特征向量聚类。谱聚类算法适用于非线性可分数据集和高维数据集，但是需要选择合适的相似度矩阵和特征向量个数。

上述聚类算法各有优缺点，根据具体情况选择适合的算法进行聚类。

余弦相似度越接近1越相似还是不相似

余弦相似度越接近1，两个向量越相似。余弦相似度是一种常用的度量两个向量相似程度的方法，通过计算两个向量的夹角余弦值来衡量它们的相似度。余弦相似度的取值范围是[-1,1]，当两个向量的夹角为0度时，余弦相似度为1，这意味着两个向量完全重合；当两个向量的夹角为180度时，余弦相似度为-1，这意味着两个向量完全相反；当两个向量的夹角为90度时，余弦相似度为0，这意味着两个向量是正交的，完全不相似。因此，余弦相似度越接近1，两个向量越相似。