kmeans-fuzzy-cmeans k-Means 和 Fuzzy c-Means 聚类算法的可视化。 源语言是 C#，用于图形绘制的 Oxyplot 库。
”K-means“ 的搜索结果
二等分K均值二等分K-Means模式识别算法
K-means聚类算法的matlab实现
此文档包括k-means算法的功能及相关案例算法
加速K均值 加速传统 K-Means 的实现参考 Greg Hamerly 的论文，使 k-means 更快。 去做： 支持另外两种 init-centroids 方式：k-means++ 和分层 k-means 支持 OpenMP
利用Excel的VBA语法进行编辑制作出来的，可用于二维数组的k均值（k-means）聚类，并自动生成每次迭代之后的中心点及对应的迭代次数，最后还可以将结果用图形的方式输出。
K-Means 系列：K-Means，二分K-Means，K-Means++，K-Meansll，canopy算法，MiniBatchK-Means算法。 K-Means系列聚类算法原理：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6164214.html 用scikit-learn学习K-Means聚类：...
K-means算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇。K-means2是K-means的一个改进版本，DBSCAN是一种基于密度的聚类算法。这里是这些算法的python代码实现
上述代码是利用python内置的k-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类效果展示，注意在运行该代码时需要采用pip或者其他方式为自己的python安装sklearn以及iris扩展包，其中X = iris.data[:]表示我们采用了鸢尾花数据的四...
TW-Co-k-means：用于多视图聚类的两级加权协作k-means
k-means算法程序
标签： k-means
关于k-means算法的源程序代码.%%%%%%函数说明%%%%%% %输入： % sample--样本集； % k--聚类数目； %输出： % y--类标； % cnew--聚类中心； % n--迭代次数； function [y cnew n]=k_means(sample,k)
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，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求...
将流形距离引入K-means聚类算法中，对于具有流形结构的数据集有很好的聚类效果，流形距离计算参数的设定充分考虑了全局和局部一致性。
K-Means和K-Means++算法的数据集。包含了两个特征的数据集，分别为XOY坐标轴中的X坐标和Y坐标。不带有类别标签。
K-means聚类算法采用的是将M*N的矩阵A划分为K个类，使得类内对象之间的距离最小而类之间的距离最大。
k-means 算法是一种基于划分的聚类算法，它以 k 为参数，把 n 个数据对象分成 k 个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。 1. 基本思想 k-means 算法是根据给定的 n 个数据对象的数据集，构建 k 个划分...
用于聚类多元数据的 k-means++ 算法的有效实现。 已经表明，该算法具有对 log(k) 竞争的总簇内距离的期望值的上限。 此外，k-means++ 通常比普通 k-means 收敛得多。
1. 编程实现K-means算法，并在红酒数据集上运行。 2. 设置不同K值，不同初始中心，在红酒数据集上进行实验比较。 3. 分析k-means的优缺点，并对其中一个或几个缺点进行改进。 所用语言： Java 实验数据分析： 红酒...
聚类算法，用于实现多类数据的聚类分析，K-means是其中的一种
基于k-means算法实现商品的聚类研究.pdf
K-means算法是很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，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 本代码提供...
k-means聚类算法的MATLAB实现及其结果截图
利用k-means算法进行图像分割，很厉害的算法，不过还有改进的空间
K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。 MLlib实现K-Means算法的原理是，运行多个K-Means算法，每个称为run，返回最好的那个聚类的类簇中心。初始的类簇...
针对K-means算法对初始聚类中心和噪声敏感的缺点，提出了d-K-means算法（distance & density），在K-means算法的基础上权衡了密度和距离对聚类的影响，对数据进行加权处理，在权值基础上引入最小最大原则选择初始...
基于改进K-Means算法的入侵检测方法，王倩，，近年来数据挖掘技术在入侵检测领域的应用越来越多，K-Means算法是聚类算法中一种高效的划分算法，应用广泛，但是基于K-Means聚类算法�
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为形心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各簇的形心的值，直至得到...
通过k-means实现聚类，本例给出的数据集是testSet，用户下载代码以后，修改fileIn = open('F:/python/testSet.txt') 这句代码为自己文件的存放位置，即可运行。
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