K-means算法串行程序C

k-means-u *算法 非本地跳转和贪婪重试可改善k-means ++聚类 该存储库包含建议的k-means-u和k-mean-u *算法的示例python代码。 快速开始 克隆存储库: git

针对标准人工蜂群算法搜索效率低、收敛速度慢等缺点提出一种改进的人工蜂群算法.通过引入算术交叉操作以及利用最优解指导搜索方向,增加算法收敛的速度.在7个基准函数上的测试结果表明了算法的有效性.在此基础上

熟悉k聚类算法,K-means算法是硬聚类算法

针对传统K-means聚类质新随机初始化问题，提出基于2d孤立点思想，并对质心进行处理。

k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类

种K-means算法的k值优化方案

PAGE PAGE 4 K-Means算法中K值的确定 聚类算法在数据处理中有广泛的应用K-Means算法是一种较为常用且有效的聚类算法但它有一个缺点在进行算法之前需要预先给出聚类的个数因此如何在K-

K-means算法详解完整诠释K均值，理论原理和算法的发展

K-means算法MATLAB程序可以直接运行，有助于初学者的学习使用

模式识别课程中，动态聚类算法中比较容易的K-Means聚类分析的C语言实现。