k-means算法Python

K-means算法详解完整诠释K均值，理论原理和算法的发展

算法简介;算法描述 为中心向量c1, c2, , ck初始化k个种子 分组: 将样本分配给距离其最近的中心向量 由这些样本构造不相交 non-overlapping 的聚类 确定中心: 用各个聚类的中

对文本进行聚类,文本预处理-->构造特征向量-->聚类,压缩包内含有实验用语料

python实现k-means聚类，利用的库有numpysklearn,利用matplot绘图

使用Spark与K-Means聚类 马其顿大学希腊大数据课程团队项目 在包含5维空间的坐标的数据集中找到K均值。 使用Apache Spark,其中构建了一个节点集群以计算k均值。 该过程运行了多次,

K-Means文本聚类算法实现,包含C#源代码,输入文件等,很详细

输入:k, data[n]; (1) 选择k个初始中心点,例如c[0]=data[0],...c[k-1]=data[k-1]; (2) 对于data[0]....data[n], 分别与c[0]..

java源码,带有数据集,有界面。下下来试试吧,应该是你想要的。

k-means 是数据挖掘中,最为典型和有效的聚类算法。

主要介绍了Spark实现K-Means算法代码示例,简单介绍了K-Means算法及其原理,然后通过具体实例向大家展示了用spark实现K-Means算法,需要的朋友可以参考下。