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k_means
- K-MEANS算法: k-means 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足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再
k_means
- 聚类分析算法,用来对点的数据集合进行聚类分析-clustering analysis algorithm
k_means
- k均值聚类算法，可以完成k均值聚类运算。实现几个点的聚类-k means clustering algorithm, k means clustering operation can be completed. Clustering to achieve several points
K_means
- 网络用户访问行为分析方法研究k-means 聚类算法网络用户访问行为分析方法研究-Network user access behavior analysis method k-means clustering algorithm Network user access behavior analysis method
k_means_datapoint
- k_means聚类算法matlab实现,运用matlab环境实现了聚类经典算法k_means实现对数据点的分类-the implementation of k_means in matlab
k_means
- 利用K均值算法对Iris数据集进行聚类，实现Iris数据集的无监督学习。(K-means algorithm is used to cluster iris data set to realize unsupervised learning.)