K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例

K-means clustering C# implementation

输入一幅字形二值图,该代码实现简单的k-means聚类,聚成的k类就是k个笔画

paper,有助于参考学习，聚类算法

通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。根据上述函数，来构建kmeans函数实现K-means聚类算法。得到图形如下：imag

传统的K-Means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,针对K-Means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-Mans算法。

K2Means 聚类算法用于将数据分成类, 同一个类中的数据之间具有很高的相似度, 而不同类中的数据高度相异K-Means 聚类算法已在网络入侵检测、计算机图像处理等领域有着广泛的应用。研究了K-Me

%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

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

VC实现的K-Means动态聚类算法源程序，可以学习学习

java程序，通过给定的源数据，通过k-means实现聚类，有界面。