机器学习-K-MEANS聚类

使用MapReduce实现模糊聚类和K-Means算法，并且对其进行评估。

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。

根据交通事故的GPS坐标进行聚类分析，根据相应约束条件根据聚类算法判定事故高发区。其他分类场景也可以适用。

K-means聚类算法研究及应用

数据挖掘中,K-means方法的java实现源码。

以简单的代码快速实现k-means聚类方法，以20个2维样本数据为例

使用java语言在数据集iris上实现k-means聚类

K-means，传统计算K均值的一种聚类算法，因其复杂度抵而应用最为普遍的一种聚类方法

通过K_means聚类算法研究及应用来实现客户细分

学习聚类算法代码，层次聚类和K-means聚类。