Python从零实现 K mean 和K 中心点聚类算法的样本数据

利用Python实现的空间点聚类算法，设有一空间点云数据，输入之后，设定要聚类的数目，然后可以得到每个类别的中心点以及每个类别的点集。测试程序中会用到vtk进行显示，使用者自行下载安装vtk(pipi

聚类分析中K_均值与K_中心点算法的研究

一个应用K-Mean动态聚类算法的C++代码例子。

K均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，本文将详细介绍K均值聚类算法的概念、应用场景以及实现流程。同时，还将介绍如何使用Python实现K均值聚类算法，以及如何处理样本集中的异常数据。通过本文的学习

算法简介;算法描述 为中心向量c1, c2, , ck初始化k个种子 分组: 将样本分配给距离其最近的中心向量 由这些样本构造不相交 non-overlapping 的聚类 确定中心: 用各个聚类的中

K-cluster (implemented by Matlab)

传统的K-means算法随机选取初始聚类中心，聚类结果不稳定，容易陷入局部最优解。针对聚类中心的敏感性，提出一种优化初始聚类中心的K-means算法。此算法利用数据集样本的分布特征计算样本点的密度并进

这是一个有关于聚类算法的ppt讲义，里面有涉及到常见的EM算法和K平均值算法

上述代码是利用python内置的k-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类效果展示，注意在运行该代码时需要采用pip或者其他方式为自己的python安装sklearn以及iris扩展包，其中X=iris

K-means聚类算法的C++实现，包含分词器，可以进行多关键词的聚类