用K聚类算法对图片进行压缩

运用K-means算法进行图像分割,K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把

用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。k和n是可变的。用图形化显示聚类结果。需要把两个文件放在同一目录下，运行wkmeans2D即可。

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，该算法可以将数据集分为K个不同的簇。K-means聚类算法的原理以及实验分析。首先，我们介绍了K-means聚类算法的基本思想和流程，然后详细讨论了算

K均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，可以将n个数据分成k个簇，是数据挖掘中常用的算法之一。本文详解了算法原理、聚类思想和应用场景，并提供了实际案例和代码实现。如果您正在寻找一种高效且有效的聚类

面向LBSN的k-medoids聚类算法

K-means是一种数据挖掘的聚类算法 其优点突出明显 广泛应用于入侵检测。

用c++编的 十分好用,是数据挖掘的好工具

整理的matlab的K均值聚类算法，可以直接运行，包含K均值二维聚类算法，包含K均值三维聚类算法，包含K均值多维聚类算法函数模型

MATLAB实现K-均值聚类算法，可以自由调整点集和聚类中心个数。程序中包含函数，如MATLAB版本较低请将文件中的函数另外新建文件保存。

K-Means聚类算法是一种常用的数据聚类算法，本文详细介绍了如何使用Java实现K-Means聚类算法。K-Means聚类算法是一种迭代的、无监督的聚类算法，它通过计算数据点和聚类中心之间的距离来将