K均值聚类算法的实现

c++实现k-mean算法#include #include #include #include #include // FUNCTION PROTOTYPES // DEFINES #de

本算法是vc6.0下实现的几种聚类算法，作为大家编程研究有一定帮助，其中isodata算法还有待改善，实现不是很完整

机器学习实战这本书中的数据集文本。

对于目前传统的k均值进行改进算法更好，对大家学习K均值很有帮助

针对传统K均值聚类方法采用聚类前随机选择聚类个数K而导致的聚类结果不理想的问题，结合空间中的层次结构，提出一种改进的层次K均值聚类算法。该方法通过初步聚类，判断是否达到理想结果，从而决定是否继续进行更

本文介绍K均值聚类算法在图像分割中的应用，提供MATLAB代码实现，通过简单的修改就可以直接运行。除了介绍算法原理和实现方法，还详细说明了如何调整聚类数量以及如何评估图像分割效果。希望对图像处理和计算

Lingras 提出的粗k 均值聚类算法易受随机初始聚类中心和离群点的影响, 可能出现一致性和无法收敛的聚 类结果. 对此, 提出一种改进的粗?? 均值算法, 选择潜能最大的k 个对象作为初始的聚类中

Matlab实现k均值聚类算法的仿真设计，欢迎下载O(∩_∩)O~

K-means clustering C++ code

深入研究机器学习中一项常见而重要的算法——K均值聚类。K均值聚类与K近邻算法名字相似，但“K”的含义截然不同。在K近邻中，“K”表示与输入数据最接近的K个数据点；而在K均值聚类中，“K”表示将一组未标