K-shingle算法实现

用C++实现k均值算法。k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚

这里面包含了k-means实现代码以及数据集,里面的注释比较简洁,但足以让你能够看懂。本代码是本人亲自试过多次,请放心使用。记得使用时改下代码里面的包名和你数据所放的位置,本代码中是放在D盘中的,你可

这是我自己写的java代码，做任务用数据测试过 这是我自己写的代码，做任务用数据测试过 这是我自己写的代码，做任务用数据测试过

top k 算法实现 ,以及算法的具体描述

先输入样本数目和聚类中心数目，在输入样本和聚类中心进行分类

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，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。里面

k均值 (K_average)的matlab程序,可用

内含K均值算法，适合于模式识别和算法分析初学者参考使用

k-means-u *算法 非本地跳转和贪婪重试可改善k-means ++聚类 该存储库包含建议的k-means-u和k-mean-u *算法的示例python代码。 快速开始 克隆存储库: git

一个很好的K近邻算法，测试过了，非常好用！推荐强烈置顶。