动态K均值算法

K均值动态算法,实现动态聚类,适合初学者研究。

k-means 算法 一算法简介 k-means 算法也被称为 k-平均或 k-均值是一种得到最广泛使用的聚类算 法 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点算法 的主要思想是通过迭

K-means algorithm matlab

Matlab 的fast kmean算法,解决快速分类问题。

简单实现平面的点K均值分析,使用欧几里得距离,并用pylab展示。 复制代码 代码如下:import pylab as pl #calc Euclid squiredef calc_e_squire(

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

内含K均值算法，适合于模式识别和算法分析初学者参考使用

k均值 (K_average)的matlab程序,可用

Implementation of k-means algorithm, python algorithm for constraining seed k-means

k近邻算法的c++实现，在vs2003下编译通过。