主要为大家详细介绍了C语言实现K-Means算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
该数据集为西瓜数据集4.0,可做多种聚类使用,在我的博客《机器学习之K-means算法(小白入门级别)》的代码中使用。
K-Means算法的Java实现，附带标准测试数据集。
c#实现的k-means算法，从数据库中读取二维的数据，数据库可以自己建，自己修改
k-means算法的C#实现，可以直接运行的，不过比较简单，仅仅是简单的原理说明。
主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
C++编写的文本聚类算法K-means算法可以执行
附带了150个4维数据，300个9维数据，68040个9维和16维数据，以文件的方式输出结果。
数据挖掘，K-means源码，数据集为iris-Data mining, K-means source code for the iris data set
1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量，在上面的图形中是“
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