聚类实验 K均值和C均值

深入研究机器学习中一项常见而重要的算法——K均值聚类。K均值聚类与K近邻算法名字相似，但“K”的含义截然不同。在K近邻中，“K”表示与输入数据最接近的K个数据点；而在K均值聚类中，“K”表示将一组未标

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（

用c#写的K均值聚类源代码包括对算法的具体流程描述

用C#实现的k均值文本聚类算法，已经调试通过

用C#实现k均值聚类算法 C#k 码k均值算法是模式识别的聚分类问题这是用 C#实现其算法 以下是程序源代 码 using System; using System.Drawing; using Sy

k均值聚类代码,主要是随机产生一个矩阵,然后将其聚类。

程序实现的是聚类分割，基于c均值的模糊聚类。聚类就是把相似的东西聚在一起

文章是描述如何把得到的一个样本中的元素分为若干类，这样方便信息管理。

在Matlab平台编写的C均值聚类程序，已在Matlab环境下验证

在IRIS上做的一个C均值聚类分析，写的不是很好，但应付作业什么的是够了