kmeans算法测试数据

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数据挖掘kmeans算法

sklearn学习中所需要的聚类算法解析，文档中主要解析了kmeans算法用法

K-means算法数据

基于Iris和Sonar数据集的聚类算法，同时简单的运用聚类算法进行图像分割。

很棒的多视图聚类 最新技术（SOTA）的集合，新颖的多视图聚类方法（论文，代码和数据集） 我们期待其他参与者分享他们的论文和代码。 如果有兴趣，请联系 。 目录 重要调查文件 多视角学习论文调查 基于图的多视图聚类系统研究纸代码 多视图聚类：调查论文 多视图学习概览：最近的进展和新的挑战纸业 文件 下列方法列出了论文：图形聚类，基于NMF的聚类，共正则化，子空间聚类和多核聚类 图Clusteirng AAAI15：通过两方方格纸代码进行大规模多视图光谱聚类 IJCAI17：具有多个图形的自加权多视图聚类”论文代码 TKDE2018：一站式多视图光谱聚类纸代码 TKDE19：GMC：基于图的多视图聚类论文代码 ICDM2019：一致性遇到不一致：用于多视图聚类的统一图学习框架论文代码 多Kenrel聚类（MKC） NIPS14：用于内核k均值聚类的局部数据融合及其在癌症生物学中的

1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法，使用了迭代的思想，关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点：复制代码 代码如下:x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]];使用kmeans函数：复制代码 代码如下:class = kmeans(x, 2);x是数据点，x的每一行代表一个数据；2指定要有2个中心点，也就是聚类结果要有2个簇。 class将是一个具有70个元素的列向量，这些元素依次对应70个数据点，元素值代表着其对应的数据点所处的分类号。某次运行后，class的

使用Iris数据集的KMeans聚类

使用Python语言实现的Kmeans算法，可以将数据可视化显示出来。