最大最小K-means聚类算法源码

K-means 聚类算法 报告人张鸣磊 1 2020/3/30 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 该算法认为类是

K-means聚类算法是一种无监督学习方法，本文将深入解析其原理和应用。首先介绍了什么是聚类以及聚类的目标和方法；紧接着阐述了K-means算法的基本原理和步骤，包括初始化、计算距离、簇分配、更新簇中

基于改进K-means聚类算法的负荷建模,蒋国栋,白雪峰,负荷模型对电力系统仿真计算的准确性有重要影响。负荷建模数据应取自电网实际运行数据,所以必须从海量运行数据中提取能够代表节

可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。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

Java编写的k-means文本聚类算法，lib文件中有IK-analysis的jar包，需要自己先导入到工程中，准确率能达到90%多，用于学习机器学习，可以运行

K-means聚类算法的C++实现，包含分词器，可以进行多关键词的聚类

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用c语言实现的k-means算法本例子是用k-means算法来处理一些有关基因的数据，对上千个八维向量进行聚类分组