Python聚类算法之基本K均值实例详解

k-means聚类算法 k-means是发现给定数据集的k个簇的算法,也就是将数据集聚合为k类的算法。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距

利用Python实现k-means聚类算法的方法，通过对特定数据集的处理，可以得到可视化的聚类结果图，并给出了详细的Python代码实现。同时还探讨了不同k值下的聚类效果。通过本文的学习，可以更深入地

CURE聚类算法是一种聚类分析方法，可用于大数据处理及数据挖掘。在本篇文章中，我们将详细介绍CURE聚类算法的实现过程及其优缺点。首先，我们将简单介绍聚类算法的基本知识，然后探讨CURE聚类算法的流程

K均值聚类的程序，只有源文件和头文件啊，容易看的东啊

上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。这个假设是人为的，但是已经通过验证（Graham和Schafer于1999），非正态联合分布的变量，在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。 　

：将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中，提出了一种核K-均值聚类算法，算法的主要思想是：首先将原空间中待聚类的样本经过一个非线性映射，映射到一个高维的核空间中，突出各类样本之间的特征差异，然后在这个

k-means聚类数据集,包含dataSet.txt, dataSet2.txt以及其它。

做项目用的K均值算法，在看过的众多代码基础上给予了小更改，挺有用的！

某次的课设内容,涉及到Python和MySQL,中间也有tomcat但是没在里面体现

本程序采用C#实现了K均值聚类，批处理文件中的参数为需要批处理的文件名，文件中的每一行为一个文件，在实际使用中，可以更加需要修改