K-means算法

主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。

C++编写的文本聚类算法K-means算法可以执行

附带了150个4维数据，300个9维数据，68040个9维和16维数据，以文件的方式输出结果。

数据挖掘，K-means源码，数据集为iris-Data mining, K-means source code for the iris data set

1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量，在上面的图形中是“

该方法详细讲解了如何在SQL中实现K means

利用Python实现k-means聚类算法的方法，通过对特定数据集的处理，可以得到可视化的聚类结果图，并给出了详细的Python代码实现。同时还探讨了不同k值下的聚类效果。通过本文的学习，可以更深入地

聚类算法K Means学习资料

总结评述了K-means 聚类算法的研究现状,指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的

该数据集为西瓜数据集4.0,可做多种聚类使用,在我的博客《机器学习之K-means算法(小白入门级别)》的代码中使用。