模式识别课程作业:C均值(k_means)聚类+canopy+dbscan聚类设计

Clustering experiment K-means and C-means

模式识别中数据的K聚类分类 把随机产生的数据分为两类

模式识别作业__ISODATA聚类算法报告AND源码对鸢尾花的公开数据集，用ISODATA聚类。用MATLAB实现。

模式识别中k均值聚类的程序及数据:包括初始中心点的选择、新中心点的选择,距离的定义等

主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

k均值聚类的扩展，带核函数的k均值聚类以及多核k均值聚类

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。 　

这个一个C++的k均值源代码,与大家学习交流一下。可供学习用。

C++实现k均值文本聚类算法，已经调试通过，欢迎学习使用

K-means聚类PPT,讲课实用课件。共包括算法原理、算法流程、实例讲解、应用场景、算法总结、改进算法几个内容。