kmeans文本聚类算法

用于对数据进行聚类分析的一个很好程序代码，里面是三个程序代码的M文件，较为实用

基于k-means聚类算法的研究，黄韬，刘胜辉，本文首先分析研究聚类分析方法，对多种聚类分析算法进行分析比较，讨论各自的优点和不足，同时针对原k-means算法的聚类结果受随机��

提出了基于K-means的四叉树与R-link树的混合结构树，提高了R-link树的查询性能，在K-means中采用均值—标准差确定初始聚类中心，提高了收敛速度，通过距离准则函数来优化K值，避免K值的

基于K-means聚类算法的图像区域分割，首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心，其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累，计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得

如题，该程序是两种聚类算法的C#实现，有图形界面。

数据挖掘（KDD）聚类算法KMEANS的MATLAB实现

K-Means文本聚类算法实现,包含C#源代码,输入文件等,很详细

一个基于C#的文本聚类算法 /// /// 该聚类的数据成员索引 /// internal List CurrentMembership = new List(); /// /// 该聚类的中心

Kmens文本聚类算法java实现

C++编写的文本聚类算法K-means算法可以执行