k-means聚类算法

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

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,针对K-Means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-Mans算法。

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术,提出将K-means聚类法应用在 数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型(HVS)和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半 色调

k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所

对MySQL数据库中某个表的某个字段执行k-means算法,将处理后的数据写入新表中。