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KMeansJava
- 利用Java实现的K-均值算法，K-Mean 分群法是一种分割式分群方法，其主要目标是要在大量高纬的资料点中找出 具有代表性的资料点；这些资料点可以称为群中心，代表点；然后再根据这些群中心，进行后续的处理，可用于数据挖掘中的聚类分析-Java implementation using K-means algorithm, K-Mean grouping method is a fragmented grouping method, whose main goal is to a large nu
MyKmeans
- 使用java实现了数据挖掘中的K-mean算法，并进行了适当的改进，代码清晰，支持多维，可以方便修改代码接口。-Java implementation of data mining using the K-mean algorithm, and make the appropriate improvements, code clarity, support multi-dimensional, you can easily modify the code interface.
cluster1
- it is java code for k means clustering algorithm
83390049kmeans_clustering
- k-means聚类算法的java代码实现-k-means clustering algorithm java code
kmeans
- java k均值源码，实现了k-means的算法，并给出界面显示。实例中通过二维空间中的点进行聚类。-java k-means algorithm, display the cluster result on the two demension.
k-means_Program
- 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 algorithm to accept input k then n-k of data objects into a cluster in order to make the cluster available to meet: t
Kmeans
- K-Means的java程序算法实现，能够有效处理K-mean问题-the realization of the K-means algorithm in java
K-mean
- K Mean Algorithm Java
Kmeans
- 使用Java实现K-means（C均值）聚类算法-Using Java to achieve K-means (C mean) clustering algorithm
K_Means
- 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；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。下面给出我写的源代码。-work process k-means al
K-mean
- 用Java写出一个基本K-mean算法的实现，供模式识别初学者学习-A basic K- scheme implementation of the algorithm