由于SSE是一个非凸函数（non-convex function），所以SSE不能保证找到全局最优解，只能确保局部最优解。但是可以重复执行几次kmeans，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。
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non-convex loss function 非凸性损失函数
non convex objective function 非凸目标函数
non-convex objective function 非凸目标函数
polar of non-negative convex function 非负凸函数的极函
Due to the non-convex of the prior function and hyper-parameters, we use the dynamic posterior simulation rather than the general optimization methods to get reconstruction image.
由于采用的先验函数是非凸的并包含超验参数，一般的优化方法难以处理，采用动态后验模拟的方法可以很好地解决这些问题。
And the expression of its subdifferential is developed in the case that the effective domain of the sup-type function is a non-empty convex set.
在极大值函数的有效域为非空凸集的条件下研究了次微分，并给出它的结构表达式。
Furthermore, we show that the constant modulus cost function with non-canonical constraint is strictly convex under some conditions.
然后证明具有非标准约束的常数模准则在适当条件下是严格凸的。
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