使用python对51job的招聘信息进行爬虫，使用python对职位信息输出词云，词频统计图，使用jieba库进行分词，然后使用gensim的word2vec进行词向量训练，然后使用sklearn的k-means算法进行聚类。压缩包内有代码，数据，简单的小论文文档，代码来源于网络，论文自己写的，水平一般。代码在anaconda的spyder开发环境可以正常运行。

机器学习数据集。

[IDX,C,SUMD,K] = best_kmeans(X) 划分 N×P 数据矩阵 X 中的点成 K 个簇。 X 的行对应点，列对应变量。 IDX 包含每个点的集群索引。 C 是 K×P 矩阵 C 中的 K 个簇质心位置。 SUMD 是 1×K 向量中点到质心距离的总和。 K 是使用 ELBOW 方法确定的聚类质心数。 ELBOW方法：计算从1到n，并且K是对应于90％百分比的簇数方差解释，这是组间方差与总方差。 见 找到最好的K个簇后，使用kmeans确定IDX,C,SUMD matlab中的函数。

辍学学生的预测 该项目的目标是确定有辍学风险的学生 介绍 从一组包含有关1000名学生的前两个学期的信息的文件中，必须将它们集成到一个文件中以进行后续分析，最后的文件必须分为三组： 100名学生进行测试 200名学生评估模型 700名学生训练模型。 学生没有被标记，因此需要对数据进行描述性分析，一旦标记了学生，就必须使用kmeans才能基于聚类分析来标记数据。 必须使用人工神经网络来训练模型，以预测哪些学生会辍学。 建立模型后，必须使用100名学生的测试数据集来了解其中哪些人会辍学，因此它将使用一种遗传算法来优化大学的资源，以便为学生提供机会，从而避免辍学。 方法 发展 变量选择和特征工程 性别：男性或女性（0或1） admision.letras ：十进制数字，代表学生在高中入学考试中的成绩。 admision.numeros ：小数，表示学生在高中入学考试中的成绩。 prom

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基于半监督K-means的主动学习聚类算法 ，孙凯，孟祥武，针对K-means算法对初始聚类中心敏感，针对不规则聚类簇效果较差的缺点，提出了一种基于半监督K-means的主动学习算法。为了针对指定的k

这个资源是一个拥有完整代码与测试数据的k-means算法文件。距离计算方式中，欧式距离、余弦距离均实现了，且可作为程序参数供用户自由选择；两份数据集均进行了聚类，聚类结果由程序自动保存到txt文件中；聚类结果中包含SSE值。

简单的实现了K_means算法的可视化，这里分析的主要是坐标信息，数据源是文本信息txt文件。数据源大家可以修改