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%k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足： %同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获
使用matlab对输入的二维数据进行k-means聚类。因为算法本身的思想,每次聚类的结果可能不同。
MATLAB realizes K-means clustering
Data mining hierarchical clustering algorithm
关于数据挖掘中的聚类算法进行了描述，并给出了伪代码描述
基于密度方法，根据密度完成对象的聚类。perl实现OPTICS(OrderingPointsToIdentifytheClusteringStructure):并不明确产生一个聚类，而是为自动交互的聚
此资源包含俩个文件夹，一个是5种聚类算法（二分K-Means算法、K-Means算法、DBscan算法、层次算法、GMM算法）源码，一个是对这5种聚类算法的实验结果和评价。
Data mining k-means algorithm java implementation
是很好的研究基于模糊逻辑的数据聚类方法的文档
一种基于大数据的数据挖掘算法介绍，初学者可以观看学习
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