K均值算法

K均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，可以将n个数据分成k个簇，是数据挖掘中常用的算法之一。本文详解了算法原理、聚类思想和应用场景，并提供了实际案例和代码实现。如果您正在寻找一种高效且有效的聚类

本算法是对一张图片的像素点进行聚类，每个像素点是一个五维样本(x,y,r,g,b)进行聚类，其中x,y代表像素的位置，r,g,b分别代表个每个像素的图像特征RGB值。

用c++编的 十分好用,是数据挖掘的好工具

通过读入二维样本，利用K均值算法进行样本分类并保存结果至文件中

整理的matlab的K均值聚类算法，可以直接运行，包含K均值二维聚类算法，包含K均值三维聚类算法，包含K均值多维聚类算法函数模型

本程序实现了模式识别中的K均值聚类分析，有比较满意的结果

用C++实现k均值算法。k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚

项目2-MPI-Michael,Ilui和-bijaya GitHub Classroom创建的project-2-mpi-michael-Ilui和-bijaya 迈克尔·伯迪 Bijaya Shr

主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

采用matlab实现了k均值基本算法、谱聚类算法。里面有300个二维坐标作为待分类点。