数据曲线K_means聚类分析

聚类分析算法K-means在weka下使用方法

简单的k-means代码，matlab直接可用。里面注释什么都很详细，新手也可以简单上手！

Java编写的k-means算法，其中kmeans.text写的是k-means文本聚类，效果能达到90%多，其中k-means.figure写的是k-means数字聚类，用于学习机器学习，可以运行

1、掌握数据预处理的方法，对数据进行预处理； 2、掌握基本K-MEANS算法的使用；

C++ 版的K_means 源代码，分类效果很好，

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

基于k-means的图像分割 包含模式识别 matlab程序代码

K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据

K-means算法详解完整诠释K均值，理论原理和算法的发展

数据挖掘中kmeans算法的java实现，里面的in.txt为测试数据