K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大，而类之间的距离最小。
基于K-means聚类算法的客户价值分析研究
鸢尾花的聚类采用的是Kmeans聚类,主要考虑如何将各列特征表示并排列组合,选择2列特征向量时可采用2个for循环,来对所有可能的组合进行遍历,选择3列特征分析时,由于情况较少则可以直接输入列。然后将
对聚类算法K-means的研究与改进，郑立杰，刘刚，针对传统的K-means算法中聚类的质量受聚类数目的选取和初始聚类中心的确定的影响很大的问题，我们提出了以文档密度为参数，将文档��
YOLOv3聚类分析之kmeans,yolov3多目标检测,生成自己的锚框,并显示准确性分布图,亲测有效
随机取点,再将取得的点使用kmeans方法进行聚类分析,并将结果以图片显示出来。
本程序乃是本人发表的学术论文实现程序，针对传统K-means初始化质心得随机性缺点，提出孤立点思想，并计算DKC,来初始化质心。
传统的k-means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。为消除这种敏感性，提出一种优化初始聚类中心的方法，此方法计算每个数据对象所在区域的密度，选择相互距离最远的k个处于高密度区域
本资源为利用C#语言编写的K-Means代码.(可以点击生成坐标点,也可以随机生成坐标点)代码简洁,注释齐全,运行顺畅
使用控制台黑框，利用随机点来显示聚类，回车键更新屏幕，显示本次聚类后的堆中心，逐次按下回车寻找最优中心点，最后呈现堆心与周围的分布结果。
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