本文实例为大家分享了Python实现k-means算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下这也是周志华《机器学习》的习题9.4。数据集是西瓜数据集4.0，如下编号,密度,含糖率算法很简单，就不解释了，代码也不复杂，直接放上来：运行方式：在命令行输入 python k_means.py 4。
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主要介绍了Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
python实现基于密度的DBscan和K-means聚类算法，根据青蛙的叫声所提取的 MFCC 特征，给不同科属的青蛙聚类。包括数据集和代码。
本人自己写的代码 手动输入聚类中心 设置聚类迭代次数 用java实现的 当迭代的相邻的聚类中心不再变化时 程序就结束 而且程序有比较详细的注释
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
Matlab实现K-Means算法,附带测试数据集~可运行
1. 什么是 k-means 聚类算法? 2 .处理流程 3. java 算法的实现说明
用matlab实现K-means算法及其图片压缩的应用，还有PCA算法的实现，有文档有注释，简单易懂，步骤详尽。
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
K-Means clustering algorithm C# implementation
实验描述: 对指定数据集进行聚类分析，选择适当的聚类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告。 数据集： Iris Data Set（见附件一） ，根据花的属性进行聚类。 数据包括四个属性：sepal
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