Python实现Kmeans聚类算法

本程序乃是本人发表的学术论文实现程序，针对传统K-means初始化质心得随机性缺点，提出孤立点思想，并计算DKC,来初始化质心。

传统的k-means算法对初始聚类中心敏感，聚类结果随不同的初始输入而波动。为消除这种敏感性，提出一种优化初始聚类中心的方法，此方法计算每个数据对象所在区域的密度，选择相互距离最远的k个处于高密度区域

本资源为利用C#语言编写的K-Means代码.(可以点击生成坐标点,也可以随机生成坐标点)代码简洁,注释齐全,运行顺畅

使用控制台黑框，利用随机点来显示聚类，回车键更新屏幕，显示本次聚类后的堆中心，逐次按下回车寻找最优中心点，最后呈现堆心与周围的分布结果。

Kmeans聚类算法改进研究，李森林，蒋启明，Kmeans是一种聚类算法，可以完成对无标签数据的聚集，在模式识别，数据挖掘等领域有着广泛的应用。针对高维度数据聚类效果差、准确

基于聚类(Kmeans)算法实现的客户价值分析系统（包含custcall,custinfo,result,tariff,国内某航空公司会员数据）等数据信息

多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果

基于Kmeans聚类的图像分割算法，适合初学者学习。分较少

是一个完整的工程文件，包含了debug版的exe，和release版的exe，可直接运行，源代码有注释，主要实现了K均值聚类和isodata迭代自组织聚类，使用的数据是随机产生的50个点，可以用来熟悉

KMeans算法是一种经典的聚类算法，通过迭代过程将数据对象划分到不同的聚类中心，以实现聚类的紧凑性和分离性。在Python中，我们可以利用该算法进行实际的数据分析工作。首先，随机选择k个对象作为初始