# K-Means聚类
K-Means聚类算法
K-Means算法将数据集划分为K个簇，步骤如下：
初始化： 随机选择K个数据点作为初始簇中心。
分配数据点： 计算每个数据点
优化聚类结果的k-means算法应用
优化聚类结果的k-means算法应用，除了聚类算法的代码和代码案例：在这个例子中，我们生成了一个随机的二维数据集X，然后创建了一
K-Means 聚类算法：原理与 Python 实现
K-Means 算法作为一种迭代式的聚类方法，其目标是将数据集分割成 K 个不同的簇。算法的核心思想是通过最小化簇内样本距离和最
k means聚类
K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数
使用肘部法确定k-means聚类个数的MATLAB代码
K-means聚类是一种数据分析技术，用于将相似的数据点分组成簇。肘部法是一种常用的方法，用于确定给定数据集的最佳聚类个数。为了
Opencv k means聚类
读入文本后,把文本中的数据读入,进行聚类输出。
聚类算法K means
K-means聚类算法在数据仓库与数据挖掘中广泛应用。该算法接受输入量k，然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满
k_means聚类
C++实现k-means聚类
k_means聚类
K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数
k_means聚类
比较简单的聚类，适合初学者，标注清晰，内容简单。希望学习愉快