k-means聚类算法及matlab代码 机器学习与数据挖掘实验 . 目录 实验内容 小组成员 队长：张奥翔 队员：何锦辉、王浩辉、吴振廷 仓库文件内容说明 文件/目录 说明 实验一 多源数据集成、清洗和统计 实验二 数据统计和可视化数据统计和可视化 实验三 k-means聚类算法 实验四 逻辑回归二分类 实验一 多源数据集成、清洗和统计 题目 ： ​ 广州大学某班有同学100人，现要从两个数据源汇总学生数据。第一个数据源在数据库中，第二个数据源在txt文件中，两个数据源课程存在缺失 、冗余和不一致性，请用C/C++/Java程序实现对两个数据源的一致性合并以及每个学生样本的数值量化。 0、两个数据源合并后读入内存，并统计： 1、学生中家乡在Beijing的所有课程的平均成绩： 2、学生家乡在广州，课程1在80分以上，且课程9在9分以上的男同学的数量： 3、比较广州和上海两地女生的平均体能测试成绩，哪个地区的更强些？ 4、学习成绩和体能测试成绩，两者的相关性是多少？（九门课的成绩分别与体能成绩计算相关性） (1) (2) 实验二 数据统计和可视化 题目 ： 基于实验一中清洗后的数据练

K-means聚类算法研究及应用

用matlab实现K-means算法及其图片压缩的应用，还有PCA算法的实现，有文档有注释，简单易懂，步骤详尽。

基于K-Means聚类算法的景区数据分析——以黄果树景区为例.pdf

K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。 MLlib实现K-Means算法的原理是，运行多个K-Means算法，每个称为run，返回最好的那个聚类的类簇中心。初始的类簇中心，可以是随机的，也可以是KMean||得来的，迭代达到一定的次数，或者所有run都收敛时，算法就结束。 用Spark实现K-Means算法，首先修改pom文件，引入机器学习MLlib包： org.apache.spark spark-mllib_2.10</

非常好的一篇关于模糊聚类的文章

关键技术： logistics回归、K-means聚类、信效度检验、PCA降维、深度学习、神经网络、大数据、数据分析和可视化 本人负责深度学习算法和神经网络构建，以及数据分析和可视化模块。

代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率，数据显示结果非常清晰，而且求解的效果更好，店主已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好；参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考，非完全复现；仿真平台：MATLAB平台

matlab实现K-means聚类算法，很不错的源代码哦！

RFM分析与建模 使用K-Means和聚集聚类基于RFM功能创建客户细分