By using the atom function, you get an atom object that is a wrapper around the initial value.

利用atom函数，可获得作为初始值包装的atom对象。

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Traditional K-Means algorithm is sensitive to the initial centers and easy to get stuck at locally optimal value.

传统K均值算法对初始聚类中心敏感，聚类结果随不同的初始输入而波动，容易陷入局部最优值。

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So firstly to get a better estimation of parameter using iterate inversion on wide scale, then using this estimation as initial value on mini scale till to get global optimum of original problem.

因此可先在粗尺度上迭代反演，得到一个较好的参数估计，再将这个估计作为较精细尺度的初值进行反演，直至原问题的全局最优解。

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So firstly to get a better estimation of parameter using iterate inversion on wide scale, then using this estimation as initial value on mini scale till to get global optimum of original problem.

因此可先在粗尺度上迭代反演，得到一个较好的参数估计，再将这个估计作为较精细尺度的初值进行反演，直至原问题的全局最优解。

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