Python实现的KMeans聚类算法实例分析

对西瓜书高斯混合聚类算法的实现，最终实现效果与西瓜书所展示的效果一致(ps:对混合模型的初始化完全按照西瓜书的来，读者可以稍加修改)

源码请在csdn中搜索 MUS490-master

MATLAB是matrix&laboratory;两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大，而类之间的距离最小。

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

主要为大家详细介绍了python实现mean-shift聚类算法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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

文章目录层次聚类层次聚类流程层次聚类优缺点Kmeans聚类Kmeans聚类流程K-Means的优缺点 层次聚类 层次聚类流程 (1) 计算两两样本之间的距离; (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类

数据聚类在实际生活中应用场景还是挺多的,例如一个公司可以将客户进行分类,指定不同的销售策略等。 K-Means算法主要就是解决这类问题。在数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster an

利用matlab 实现对图像分割处理，希望对学习这方面的人有所帮助