电影推荐系统 在Python中使用机器学习（也包括K-Means聚类）实现

多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果 多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果

用c语言实现的k-means算法 本例子是用k-means算法来处理一些有关基因的数据，对上千个八维向量进行聚类分组

K均值聚类是聚类算法中十分经典的算法，本人采用4k2_far.txt数据集进行试验，聚类中心指定为4，将样本的二维特征画在坐标系，并用黑色五角星标记出聚类中心。代码于2020年7月26日调试通！！大家一起学习！！（代码数据集均在文件夹里哦，不用任何修改）

运用K-Means进行聚类分析的数据。 通过无标签的数据，学习数据的分布或数据与数据之间的关系。 1.聚类算法定义：根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。 1.1可运用的算法模块：K-Means、近邻传播算法、DBSCAN算法，高斯混合模型（GMM）等。

传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感，容易陷入局部最优。针对上述问题，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA，将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合，通过多次选择、交叉、变异的遗传操作，最终得到最优的聚类数和初始质心集，克服了传统K-means算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。

matlab不运行一段代码均值 该项目使用K-Means聚类算法来压缩图像。 要运行该项目，请在Octave或Matlab中运行文件ex7.m。 该代码用Matlab编写，但也可以在Octave中运行。 可以在文件ex7.m中更改该图像，并且可以使用新图像来测试算法的工作情况 建议：不要使用大文件（> 35kB）进行群集，因为这将花费很长时间。

k-means聚类算法 k-means是发现给定数据集的k个簇的算法，也就是将数据集聚合为k类的算法。 算法过程如下： 1）从N个文档随机选取K个文档作为质心 2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类，我们一般取欧几里得距离 3）重新计算已经得到的各个类的质心 4）迭代步骤（2）、（3）直至新的质心与原质心相等或迭代次数大于指定阈值，算法结束 算法实现 随机初始化k个质心，用dict保存质心的值以及被聚类到该簇中的所有data。 def initCent(dataSet , k): N = shape(dataSet)[1] cents = {} ran

数据挖掘-K-Means聚类-算法原理.pdf

第14届认证杯数学建模二阶段C题处理数据，主要用于K-means聚类，大家可以结合博客内容，对经纬度坐标进行聚类。