Naive_K_Means:使用劳埃德算法的K Means聚类的超简单实现 源码

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，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。里面

主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

用模拟退火k-means聚类算法实现样本库的聚类。

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

改进的K-means聚类算法初始聚类中心确定，采用matlab实现，2016a的matlab，直接打开文件、添加路径就可以使用了。

K-means、层次聚类和DBSCAN三种聚类算法的实现(java)

简单的k-means代码，matlab直接可用。里面注释什么都很详细，新手也可以简单上手！

K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据

1、掌握数据预处理的方法，对数据进行预处理； 2、掌握基本K-MEANS算法的使用；

k-means多维聚类c++实现