Python机器学习算法之k均值聚类(k means)

一种基于遗传算法优化K-means聚类算法的方法，通过对聚类中心的随机变异和适应度的评估，达到更好的聚类效果。详细介绍了算法的实现过程和实验结果，并给出了对比分析。关键词：遗传算法优化，K-means

K-means clustering (K-MEAN).rar

```python # k means教程代码(聚类) # 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 从sklearn中直

matlab中k-means聚类的小程序。

这是k-means的MATLAB程序，主要用于各种数据的聚类等情况

用matlab仿真实现的K-MEANS改进聚类，可以运行

非常好的k-means聚类算法讲解幻灯片，生动形象，深入浅出！

使用Spark与K-Means聚类 马其顿大学希腊大数据课程团队项目 在包含5维空间的坐标的数据集中找到K均值。 使用Apache Spark,其中构建了一个节点集群以计算k均值。 该过程运行了多次,

k-均值聚类和层次聚类 电影评分的k均值聚类 层次聚类

将模糊集理论和k-means聚类联系起来,设计了模糊k-means聚类算法,其聚类效果比单纯的k-means要好。