KMeans Python代码

K-means算法，也被称为k-平均或k-均值算法（k由来是由于算法实现要用户事先给定要划分成K类），是一种得到最广泛使用的动态聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点。

matlab代码 用k均值进行图像分割 附有分割好的图像

Kmeans聚类可以支持2D和3D数据的处理，可以清晰观测聚类中心的移动过程，可以自选K的大小。

传统的kmeans聚类算法不能保证时间序列聚类结果的时序性；基于warp-kmeans聚类算法可以有效处理时间序列的聚类问题，而且复杂度低，迭代次数少。 输出有目标函数在每次迭代后的值、聚类中心以及聚

AndrewW.Moore的课件K-meansandHierarchicalClustering简介

测试好用的基于K-means图像分割技术(matlab)

通过mapreduce 实现kmeans.

从KMeans聚类的原理出发,基于python工具一步步实现聚类的过程,并完成可视化呈现,从动画中深入理解KMeans的聚类原理。

练习kmeans分离目标物体

1. 对图片进行聚类分割 2. 对纯数据进行聚类处理 版权声明:1. CSDN网络资源 2. opencv官网实例