聚类算法在电力中的应用

这是一篇关于聚类算法的综述性的文章，着重研究了基于划分的聚类算法

数据挖掘算法 以及相关的改进算法 初学者可以看看

mahout聚类算法的介绍,例如：Canopy，KMeans，Fuzzy-KMeans,Spectral Clustering等参数介绍和适用场景介绍

基于鸢尾花数据集的Fuzzy-means聚类算法基于java的源代码（带可视化）。

聚类算法的总结

java编程语言实现最大最小距离聚类算法，例子使用的是一系列二维坐标。

使用matlab编写规则实现聚类算法，内容详细，可以借鉴，

底层用C++写的，放在CPPcode文件夹里的是源码。通过matlab生成100个2d高斯点，存放为“points.txt”，然后调用exe程序读取、处理、输出分类结果为out.txt，matlab读

FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。最后基于MATLAB实现了对图像信息的聚类。

GKA聚类算法，将k-means的局部优化和遗传算法的全局优化结合起来，提高聚类的准确性，速度较快，适合大数据分析。