K-Means算法

哈 尔 滨 工 业 大 学 数 据 挖 掘 理 论 与 算 法 实 验 报 告 (2014 年度秋季学期) 课程编码 S1300019C 授课教师 高 宏 学生姓名 赵天意 学 学 号 院 14S10

K-means 算法简介 K-means 算法是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两 个对象的距离越近其相似度就越大而簇是由距离靠近的对象组成的因此算法目的是 得到紧凑并且独立的簇

Java编写的k-means算法，其中kmeans.text写的是k-means文本聚类，效果能达到90%多，其中k-means.figure写的是k-means数字聚类，用于学习机器学习，可以运行

聚类算法分析小例子，使用PyCharm写的，关于篮球运动员聚类的代码~~~

主要为大家详细介绍了C语言实现K-Means算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

利用Python实现k-means聚类算法的方法，通过对特定数据集的处理，可以得到可视化的聚类结果图，并给出了详细的Python代码实现。同时还探讨了不同k值下的聚类效果。通过本文的学习，可以更深入地

聚类算法K Means学习资料

总结评述了K-means 聚类算法的研究现状,指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的

该数据集为西瓜数据集4.0,可做多种聚类使用,在我的博客《机器学习之K-means算法(小白入门级别)》的代码中使用。

此处基于Bisecting K-means算法处理Iris数据集 bisecting_kmeans.py模块: import numpy as np class KMeansClassifier():