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这是我在网上搜到的一个python实现的k-means算法，我对其中的着色方法做了一定的修改。代码不长且可以演示算法的运行过程。
利用Python实现数据挖掘经典算法K-means，K-means坐标点由random随机生成。
主要介绍了python Kmeans算法深入解析,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,需要的朋友可以参考下
基于图像phash特征通过KMeans聚类算法实现图像聚类，通过熵来进行对结果的评估，顺便用PCA降维特征来可视化聚类结果
在matlab上的聚类算法中，kmeans代码实现。聚类代码。
sklearn学习中所需要的聚类算法解析，文档中主要解析了kmeans算法用法
3个matlab程序源代码，含有工具箱函数版本与纯手工Kmeans算法源码
本程序乃是本人发表的学术论文实现程序，针对传统K-means初始化质心得随机性缺点，提出孤立点思想，并计算DKC,来初始化质心。
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。为消除这种敏感性，提出一种优化初始聚类中心的方法，此方法计算每个数据对象所在区域的密度，选择相互距离最远的k个处于高密度区域
本资源为利用C#语言编写的K-Means代码.(可以点击生成坐标点,也可以随机生成坐标点)代码简洁,注释齐全,运行顺畅
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