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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
学习聚类算法代码，层次聚类和K-means聚类。
K-Means clustering algorithm C# implementation
k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，可以在数据挖掘中得到广泛应用。k-means算法的基本原理和流程，并基于实际案例分析了其在图像识别、市场营销等领域的应用。同时，也分析了k-means
一种基于遗传算法优化K-means聚类算法的方法，通过对聚类中心的随机变异和适应度的评估，达到更好的聚类效果。详细介绍了算法的实现过程和实验结果，并给出了对比分析。关键词：遗传算法优化，K-means
基于l*a*b通道k-means聚类算法 ，分类快速有效
c实现改进的k_means算法可以解决孤立点的问题，但只能在有一个主属性的情况下才适用，计算任意维中心点， 并进行分类数据以文本的形式读入，以文本的形式输出。
适用于初学者的k-means聚类算法源代码，纯C代码，简单易懂。
主要的方法就是,将数据存储在kd树这种空间数据结构中,树的思想类似于二叉搜索树、红黑树等,真的很强大(相信童靴们明白的)。改进的k-means方法主要考虑了合理的初始候选质心的方式,并且利用kd树的特
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