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k-means算法总结

K-Means 算法图解

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 java程式 KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距

K-means算法,tfdif向量化文本,绝对可用

k-means算法,2D3D两种数据都可,自由选择。可以导入点云数据或其他数据文件,具有可视化功能,以不同颜色分不同的簇

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算法使用c语言和matlab实现K_means算法适合初学者