k means聚类分析算法

算法简介;算法描述 为中心向量c1, c2, , ck初始化k个种子 分组: 将样本分配给距离其最近的中心向量 由这些样本构造不相交 non-overlapping 的聚类 确定中心: 用各个聚类的中

使用Spark与K-Means聚类 马其顿大学希腊大数据课程团队项目 在包含5维空间的坐标的数据集中找到K均值。 使用Apache Spark,其中构建了一个节点集群以计算k均值。 该过程运行了多次,

基于改进量子遗传算法的K均值聚类分析（论文）。

本程序利用VC++实现了K均值聚类算法。样本空间已经写入程序,可以根据需要分成的种类数进行聚类分析。

介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并

此处基于Bisecting K-means算法处理Iris数据集 bisecting_kmeans.py模块: import numpy as np class KMeansClassifier():

k-means聚类算法 k-means是发现给定数据集的k个簇的算法,也就是将数据集聚合为k类的算法。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距

K-Means文本聚类算法实现,包含C#源代码,输入文件等,很详细

输入:k, data[n]; (1) 选择k个初始中心点,例如c[0]=data[0],...c[k-1]=data[k-1]; (2) 对于data[0]....data[n], 分别与c[0]..

java源码,带有数据集,有界面。下下来试试吧,应该是你想要的。