<p>I make some changes to make my implementation in strict accordance with the paper above.<br>
In the paper, only radially symmetric kernels are referred, <br>
so the template parameter metric won't make sense.<br>
I think only Euclidean Distance is meaningful according to the deduction.<br>
And in the past I use all points to calculate new centroid, <br>
now I only use points near the current centroid according to the paper.<br>
I implement Gradient() in Gaussian Kernel as dk(s)/ds.<br>
If it's appropriate, I will implement Gradient() in all radially symmetric kernels next.</p>

<p style="font-size:small;-webkit-text-size-adjust:none;color:#666;">&mdash;<br>Reply to this email directly or <a href="https://github.com/mlpack/mlpack/pull/388#issuecomment-72316708">view it on GitHub</a>.<img alt="" height="1" src="https://github.com/notifications/beacon/AJ4bFHwuMtzbEIgMq7TXZD4zBBYslwA-ks5nnMgtgaJpZM4DTzb1.gif" width="1" /></p>
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