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k-means 算法接受输入量 k ;然后将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
大作业专用，用C语言初步实现K-means聚类算法，数据点随机生成，结果以表格显示。
一个c++实现的k_means算法，可以方便我们理解数据仓库的理论知识！
MATLAB实现Ｋ-Means算法，输入的数据为待分类的图片，以及分类数。这个代码是针对单波段的，稍微改一下就可以进行多波段的。
EM算法与-K-Means算法比较
该文档为数据挖掘中常用的分类算法K-means均值聚类算法，包含源码+详细步骤
基于划分的聚类算法k-means算法 输入：聚类的数目k和包含n个数据对象的数据库，最小误差ε。 输出：k个聚类。
数据挖掘中,K-means方法的java实现源码。
C#实现简单的K-means聚类算法 txt文档
利用k_means聚类算法的MapReduce并行化实现，为学习hadoop的同学提供参考
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