论文研究Kmeans聚类算法改进研究 .pdf

进行社区发现时，首先从某一节点开始进行随机行走，计算两个节点之间的对称社会距离，并用此距离来分析两个用户节点之间的相关性。社交网络中存在着关系不均匀的现象，有些个体之间关系非常稠密，而有些却异常稀疏，

针对FCM（FuzzyC-Means）算法对于初始聚类中心敏感，并只适合于发现球状类型簇的缺陷，提出采用冗余聚类中心初始化的方法降低算法对初始聚类中心的依赖，并先暂时将大簇或者延伸形状的簇分割成用多个

根据网上资源自己整理的C++代码，代码有注释，结构清晰易读，有测试代码，带测试数据。并附带可执行程序，你值得拥有。自己也可轻易建工程运行，不依赖任何第三方库。

主要是添加了Kmeans和Kmedoids算法的java实现。

K-MEANS(K均值聚类算法_C均值算法).

Kmeans clustering algorithm C++

matlab实现Kmeans聚类算法

主要为大家详细介绍了Python实现Kmeans聚类算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

利用C#语言实现K-means聚类算法，过程简单紧凑，中间有详细说明！

基于Matlab模糊聚类Kmeans算法，有兴趣和需要的可以研究