一种改进的K-means算法

K-means localization algorithm

k-means算法总结

K均值C语言的实现,利用迭代算法逼近局部最优,进行数据聚类。

关于k-means算法的源程序代码.%%%%%%函数说明%%%%%% %输入: % sample--样本集; % k--聚类数目; %输出: % y--类标; % cnew--聚类中心; % n--迭

K-means算法,tfdif向量化文本,绝对可用

Kmeans算法实例,有代码和运行结果,还有截图

matlab写成的K_means算法，经典简单，注释明确，适合初学者，其中还附带了EM算法

K-means算法详解 常用K-means聚类方法介绍和详解

k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个

用matlab仿真实现的K-MEANS改进聚类，可以运行