基于k_means聚类算法的研究.doc

非常好的k-means聚类算法讲解幻灯片，生动形象，深入浅出！

K_means聚类算法的研究

K-means，传统计算K均值的一种聚类算法，因其复杂度抵而应用最为普遍的一种聚类方法

通过K_means聚类算法研究及应用来实现客户细分

ISODATA及K-means算法原理及其实现

k-means聚类算法java版//随机点的个数intmax_point_number=100;//x坐标的最大值intmax_x=10;//y坐标的最大值intmax_y=10;//聚类的个数int

K-means聚类算法研究及应用

可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。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

：位置指纹法定位中所建立的位置指纹库能否正确反映指纹信号与位置之间的映射关系将影响最终定位效果。本文将一种改进的K．means聚类算法运用于WLAN室内指纹数据库的建立，较之传统K．means聚类算法

用C语言写的K-means聚类算法，有助于初学者的学习使用

基于并行遗传算法的K_means聚类研究（论文）。

k-means自适应聚类算法的matlab程序，根据文献中描述的算法编的，欢迎高手指教

K-Means聚类算法Matlab代码

基于并行遗传算法的K_means聚类研究

k-means算法接受参数k；然后将事先输入的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得一个