利用MFC实现K-均值聚类算法

Matlb-k mean clustering algorithm (self-programming function body)

基于matlab的图像K均值聚类算法程序

Improvement of initial centroid selection of K-means clustering algorithm

本代码主要利用Python工具实现K均值聚类算法分组，简单明了，易于理解

K均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，本文将详细介绍K均值聚类算法的概念、应用场景以及实现流程。同时，还将介绍如何使用Python实现K均值聚类算法，以及如何处理样本集中的异常数据。通过本文的学习

matlab开发-可变离散混合k均值聚类算法。一种混合数据集和数值数据集的聚类算法

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

K均值聚类的程序，只有源文件和头文件啊，容易看的东啊

上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。这个假设是人为的，但是已经通过验证（Graham和Schafer于1999），非正态联合分布的变量，在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。 　

：将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中，提出了一种核K-均值聚类算法，算法的主要思想是：首先将原空间中待聚类的样本经过一个非线性映射，映射到一个高维的核空间中，突出各类样本之间的特征差异，然后在这个