# 聚类
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聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法。基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之
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聚类算法kmeans划分型聚类
目前主要有两类协同过滤推荐算法:基于用户的协同过滤推荐算法[7,8]和基于项目的协同过滤推荐算法[9212].基于用户的协同过滤
c均值聚类算法模糊聚类算法isodata聚类算法等
本算法是vc6.0下实现的几种聚类算法，作为大家编程研究有一定帮助，其中isodata算法还有待改善，实现不是很完整
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多维kmeans聚类，有数据例程，有轮廓系数评价聚类效果
meanshift聚类
资源里面包含了聚类方法中mean-shift聚类方法的实现，代码是matlab代码，导入matlab即可使用。
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cluster.pdf是一篇关于在weka中实现聚类的论文对于了解weka聚类写数据挖掘方面的论文有帮助，开发聚类设计也可以参考
Kmeans聚类
Kmeans聚类可以支持2D和3D数据的处理，可以清晰观测聚类中心的移动过程，可以自选K的大小。