K均值聚类算法PPT

Fuzzy c-means clustering algorithm

本代码利用MATLAB编写，根据模糊C均值聚类算法（FCM）实现样本点的聚类功能。

kmeans均值聚类算法程序,用matlab实现,具有一定参考价值

基于均值—标准差的K均值出事聚类中心选取算法希望能有需要的同志

对数值型数据分别进行K均值和模糊C均值聚类，并对两种聚类算法的聚类正确率进行比较，得出结论；

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

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

1.理解掌握K-means聚类算法的基本原理； 2.学会用python实现K-means算法 K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法，其中k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值（

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