基于阴影集的聚类算法

一个很好的利用DTW距离作相似度的ap聚类算法，同时能够自适应的调整最佳参数

聚类算法思维导图

使用VC++6.0实现的分级聚类算法

是一个完整的工程文件，包含了debug版的exe，和release版的exe，可直接运行，源代码有注释，主要实现了K均值聚类和isodata迭代自组织聚类，使用的数据是随机产生的50个点，可以用来熟悉

K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似

KMEANS算法为非监督分类算法，比较基础

聚类算法111111

快速聚类算法论文。该论文结合模拟退火算法和聚类算法展开论述。

AP算法对噪声不敏感且不用提前预知类别数

数据挖掘算法 以及相关的改进算法 初学者可以看看