K-Means是个简单实用的聚类算法，这里对K-Means的优缺点做一个总结

python实现k-means聚类，利用的库有numpysklearn,利用matplot绘图

MATLAB realizes K-means clustering

用动画效果帮助新手理解K-means聚类，有数据，有动画

虹膜 使用K-Means聚类

K-Means聚类分析是一种较为有效的聚类分析手段,也是应用较多的一种聚类分析手段,在这里介绍一种利用MATLAB有效实现聚类分析的手段。

K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据

K-means算法是基于距离作为相似性度量的聚类算法,传统的K-means算法存在难以确定中心值个数、受噪声及孤立点影响较大的缺点。对此,利用类间相异度与类内相异度改进初始值K,以尽量减少人工干预;同

搜索引擎聚类算法基于K-means算法的一个改进

K-means聚类算法 简介 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为无监督学习。 K均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于

主要介绍了python中实现k-means聚类算法详解,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。