西电数据挖掘作业——对数据进行kmeans聚类python实现

数据挖掘是近年来信息产业界非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术。聚类算法已被广泛深入 地研究,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法,但这些算法仅适用于特定的问题及用户。为了更好地

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和

利用matlab 实现对图像分割处理，希望对学习这方面的人有所帮助

kmeans文本聚类算法的简单实现，是用JAVA实现的

文章目录层次聚类层次聚类流程层次聚类优缺点Kmeans聚类Kmeans聚类流程K-Means的优缺点 层次聚类 层次聚类流程 (1) 计算两两样本之间的距离; (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类

可以运行老师的例子，结果和别人对过，可以采用多种输入，这个程序可以定很多点可以研究k-means算法性能

在mathlab中实现的k-means算法，实验目的是通过减少图片颜色数来压缩图片，其中k-means算法用于找出图片中的16种聚类中心颜色，用这16种颜色代替图片中的每个像素上的颜色，然后显示图片并

代码实现了聚类算法中的K-Means(k=2,k=3)和DBSCAN两个算法。

PPT用于初步理解K-means算法，且基于K-means算法衍生出了三类算法：K-medoids,k-means++,FCM。该PPT的传输来自导师的资源分享，不涉及商用，用于大家对K-means算

基于matlab实现常见聚类算法——k-means算法，内附全代码