基于K_means聚类算法的分析及应用

K-means、层次聚类和DBSCAN三种聚类算法的实现(java)

利用Excel的VBA语法进行编辑制作出来的，可用于二维数组的k均值（k-means）聚类，并自动生成每次迭代之后的中心点及对应的迭代次数，最后还可以将结果用图形的方式输出。

K-means算法是一种采用距离作为相似性评价指标的聚类算法,其快速简洁的特点在异常检测场景中有一定的应用价值。但是,传统的K-means聚类算法在选取初始中心和度量相似性上有一定缺陷。针对传统的K-

K-means聚类算法是一种无监督学习方法，本文将深入解析其原理和应用。首先介绍了什么是聚类以及聚类的目标和方法；紧接着阐述了K-means算法的基本原理和步骤，包括初始化、计算距离、簇分配、更新簇中

K-medoids聚类算法为K-means算法的改进，k均值算法未计算一个新的点作为聚类中心点，K-medoids遍历原有数据点选择一个最优点（距离最小）为中心点。适用于分类数据。

图像分割:利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出

k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，可以在数据挖掘中得到广泛应用。k-means算法的基本原理和流程，并基于实际案例分析了其在图像识别、市场营销等领域的应用。同时，也分析了k-means

基于K_Means和EM算法的聚类分析，描述了K均值与EM算法的实现，并对两种方法进行比较

基于聚类数和初始值的K_means算法改进研究

K-means聚类PPT,讲课实用课件。共包括算法原理、算法流程、实例讲解、应用场景、算法总结、改进算法几个内容。