量子聚类算法

k-means中文文本聚类java源码，包括对文本tf，idf的计算，文本相似度计算

主要介绍了python中实现k-means聚类算法详解，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

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聚类动画R语言.zip

利用Excel的VBA语法进行编辑制作出来的，可用于二维数组的k均值（k-means）聚类，并自动生成每次迭代之后的中心点及对应的迭代次数，最后还可以将结果用图形的方式输出。

k-means数据聚类实验报告 （MATLAB详细代码）

与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组，划分的原则是组内样本最小化而组间（外部）距离最大化，如图9 1所示。

newCluster.m新k-means聚类检测方法

k-means 聚类 matlab 亲测可用