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k-means
- k-means算法。包括一个测试的4类的测试数据集。
cskmeans
- cskmeans 聚类算法的一种 1. 分裂法(partitioning methods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一
k_means
- 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。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。
Cluster
- 一个利用KDD1999数据集而完成的改进K-means聚类算法的实现.
zhong
- 系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则，该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的，同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序；此外，当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时，如果各簇的形状和大小差别很大，为使误差平方和 Jc 值达到最小有可能出现将大的聚类簇分割的现象。-system clustering algorithm K-means cluster analysis is a basic met
k-means-and-cure-in-Iris-Data-Set
- 聚类算法实验,采用两种不同类型的聚类算法:基于划分的聚类方法k-means和基于层次的聚类方法CURE，采用的数据集是：Iris Data Set，数据集中共包含150组数据信息。 材料中有详细的说明文档，具体介绍了算法实现的细节，很容易理解-Clustering algorithm experiment, using two different types of clustering algorithm: Partition-based clustering method k-means
kmean
- 使用k-means算法对150个数据集进行分簇。-K-means algorithm using 150 data sets to carry out sub-cluster.
K-meansNB
- ：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K— me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记 录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据 集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。-: K-means algorithm will
K-means
- 这是一个用python实现的kmeans算法，示例数据集是一个300*2的文本文件-This is a python implementation kmeans algorithm, sample data set is a text file 300* 2
K-MEANS-Clustering
- 实现了一个聚类CMI算法，对给定一个数据集，按要求将其划分为三个类，并计算其分类的效率，并给出一定的结果比较及输出-It s a K-Means clustering algorithm
k-means-matlab
- 实现K-Means算法，并附带有数据集，以供检验-K-Means algorithm to achieve, together with the data set for testing
K-Means-master
- 模糊C均值聚类算法的PYTHON实现，在UCI的IRIS数据集上实现-Fuzzy C-means clustering algorithm PYTHON realization, implemented on UCI s IRIS data set
K均值对iris数据集聚类
- k-means算法对irisdata数据集进行聚类(The k-means algorithm clustering the irisdata datasets)
All_Clu
- K-means，PSOKM，ACKM三种聚类算法，数据集适用于K-means，在PSO上效果不好，AC有改进(Including K-means, PSOKM, ACKM three clustering algorithms, the data set applies to K-means, clustering on PSOKM is not good, clustering in ACKM has improved.)
k-means
- 半监督学习下的kmeans，用数据集，代码注释详细(Kmeans under semi supervised learning)
kmean
- 一个学习k均值聚类的实例，代码实现了其基本原理，简单易懂，带有测试，训练数据集，可直接上手操作(A learning k-means clustering example, the code to achieve its basic principles, easy to understand, with a test, training data set can be used directly)
20170110_KMeans
- 在花卉数据集上，用Java实现的简单K-means算法。(In flower dataset, a simple K-means algorithm is implemented by Java.)
k-means算法的Matlab实现以及Iris数据集
- k-means算法实现以及Iris数据集(Implementation of K-means algorithm and Iris data set)
K-means聚类
- 应用K-means聚类算法，实现对iris数据集的分类(Using K-means clustering algorithm to realize the Classification of iris dataset)
can_use_kmeans
- K-means对iris数据集进行分类，可画出3维分类图(K-means to classify iris data set)