K-Means算法简介及最新改进Java代码实现（2） K-Means算法Java代码实现（基于weka的二次开发）

量子k-means聚类算法代码，D-wave环境

基于K-means算法的中国移动市场顾客行为细分策略研究,很实用，建议下载看看

文档，数据，以及代码应有尽有！解压即可使用，code直接丢到spyder里面，如果不想改路径就想使用，直接解压到桌面上面运行。文档和代码以及数据均是网络上的综合之后，根据本人经验进行修改。

聚类 今天说K-means聚类算法，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“不是垃圾”，Gmail就会不断研究哪些特点的邮件是垃圾，哪些特点的不是垃圾，形成一些判别的模式，这样

K-means算法在图像分割上的简单应用 * 例1： 图片：一只遥望大海的小狗； 此图为100 x 100像素的JPG图片，每个像素可以表示为三维向量（分别对应JPEG图像中的红色、绿色和蓝色通道） ； 将图片分割为合适的背景区域（三个）和前景区域（小狗）； 使用K-means算法对图像进行分割。 *

此处基于K-means算法处理Iris数据集 Kmeans.py模块： import numpy as np class KMeansClassifier(): """初始化KMeansClassifier类""" def __init__(self, k=3, initCent='random', max_iter=500): # 类的成员数据(变量前用下划线) self._k = k # 中心点 self._initCent = initCent # 生成初始中心点 self._max_iter = max_ite

svm算法手写matlab代码kaggle-场景分类（排名第一的提交） 从头开始实施k-means算法，并在数字数据上对其进行测试。 此外，使用它来学习用于场景表示的视觉词汇，然后将带有RBF内核的LibSVM用于流行的电视连续剧-大爆炸理论中的场景分类 要了解有关比赛的更多信息，请点击以下链接： 数据： 有两个带有数据的文件。 第一个digit.txt包含来自包含手写数字的图像的157个像素（原始785的子集）的1000个观测值。 第二个文件labels.txt包含真实数字标签（1、3、5或7）。 请注意，数字没有ID。 请假设第一行是ID 1，第二行是ID 2，依此类推。 标签与数字文件相对应，因此labels.txt的第一行是digit.txt第一行中数字的标签。 培训和测试图像将包含在bigbangtheory子目录中（由于限制，我没有在此处上传这些图像，如果您需要这些图像，请随时给我发送电子邮件）。 培训图像ID和标签在train.mat中给出。 该文件包含两个变量：imgIds和lbs。 imgIds是列向量，每行在训练集中都有一个图像名称。 lbs是表示带有相应索引的图像

该数据集为西瓜数据集4.0，可做多种聚类使用，在我的博客《机器学习之K-means算法（小白入门级别）》的代码中使用。

本文介绍了基于K-Means算法的雷达信号预分选算法，首相对传统K-Means算法不足进行分析，然后提出相应的解决方案