k-means聚类

K-means聚类算法及其各种变形模型的程序，project内有训练集和测试集，可以运行

使用MapReduce实现模糊聚类和K-Means算法，并且对其进行评估。

k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，可以在数据挖掘中得到广泛应用。k-means算法的基本原理和流程，并基于实际案例分析了其在图像识别、市场营销等领域的应用。同时，也分析了k-means

一种基于遗传算法优化K-means聚类算法的方法，通过对聚类中心的随机变异和适应度的评估，达到更好的聚类效果。详细介绍了算法的实现过程和实验结果，并给出了对比分析。关键词：遗传算法优化，K-means

基于l*a*b通道k-means聚类算法 ，分类快速有效

K-Means动态聚类算法源程序，K-means算法进行了重点分析，K-means算法是最为经典的根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法

c实现改进的k_means算法可以解决孤立点的问题，但只能在有一个主属性的情况下才适用，计算任意维中心点， 并进行分类数据以文本的形式读入，以文本的形式输出。

适用于初学者的k-means聚类算法源代码，纯C代码，简单易懂。

一开始的目的是学习十大挖掘算法,并用编码实现一遍，但越往后学习，越往后实现编码，越发现自己的编码水平低下，学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间，可见编码水平之低，而且在

颜色分类leetcode k均值k -表示图像数据的聚类，逐个像素。以各种组合实现：PIL和谷歌的TensorFlow进行可视化聚类！从IPython笔记本呈现的HTML用法。 使用TensorFlo