K means的JAVA实现

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K-means算法详解 常用K-means聚类方法介绍和详解

K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似

本实验为了解和测试模糊算法并在实际背景下进行应用。 1、 寻找合适的具有实际意义的数据集。 2、 根据数据集进行matlab自带的kmeans函数和fcm函数进行分类与分析。 3、 自己设计算法myK

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实时大数据分析k-means算法 报告，源码+数据集 对超市购物记录集basket_row.csv数据集中的商品名称进行聚类，实现同一类商品，不同规格汇聚成一个大类的要求。

《SOME METHODS FOR CLASSIFICATION AND ANALYSIS OF MULTIVARIATE OBSERVATIONS》1967年MacQUEEN编写,无监督学习算法

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类中心之间的距离,把每个

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