K-means聚类算法及其各种变形

可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对

Java编写的k-means文本聚类算法，lib文件中有IK-analysis的jar包，需要自己先导入到工程中，准确率能达到90%多，用于学习机器学习，可以运行

K-means聚类算法的C++实现，包含分词器，可以进行多关键词的聚类

优化初始聚类中心的K_means算法用于K-MEANS算法的改进

K-means digital clustering algorithm written in java

Python interface GUI implements k-means clustering algorithm

用c语言实现的k-means算法本例子是用k-means算法来处理一些有关基因的数据，对上千个八维向量进行聚类分组

K-means算法实现。K-means聚类也是找来的。。。

用 c 代码实现了 k-均值和 Isodata 聚类算法的实现。输入数据为 Iris，输出分类结果。

K-means聚类算法是一种基于距离度量的无监督机器学习方法，通过将数据点分配到离它们最近的聚类中心来进行聚类。本文将介绍K-means聚类算法的原理和步骤，并提供Python代码实现和实验分析。在代