k-means算法的C#实现,可以直接运行的,不过比较简单,仅仅是简单的原理说明。
主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
C++编写的文本聚类算法K-means算法可以执行
附带了150个4维数据,300个9维数据,68040个9维和16维数据,以文件的方式输出结果。
数据挖掘,K-means源码,数据集为iris-Data mining, K-means source code for the iris data set
1.首先,我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量,最好快速地查看一下数据,并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量,在上面的图形中是“
该方法详细讲解了如何在SQL中实现K means
聚类算法K Means学习资料
利用Python实现k-means聚类算法的方法,通过对特定数据集的处理,可以得到可视化的聚类结果图,并给出了详细的Python代码实现。同时还探讨了不同k值下的聚类效果。通过本文的学习,可以更深入地
总结评述了K-means 聚类算法的研究现状,指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的