K-Means++算法代码实现所用到的数据集

基于K-Means算法的航空公司价值分析：文档+代码

K-means算法常见示例数据Mall_Customers.csv，可用于计算

利用c++编写的k-means算法，实现简单的算法 利用c++编写的k-means算法，实现简单的算法 利用c++编写的k-means算法，实现简单的算法

数据挖掘聚类算法k-means的源代码。

K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。 K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 k个聚类具

算法过程如下：1）从N个样本随机选取K个样本作为质心2）对剩余的每个样本测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类3）重新计算已经得到的各个类的质心4）迭

k-means 算法的matlab代码 KmeansPCA matrix.h: 自己手写的Matrix类的定义 matrix.cpp: 自己手写的Matrix类 datapoint.h: 自己手写的DataPoint类定义，用途是标示数据点元素 datapoint.cpp: 自己手写的DataPoint类 kmeans.h: K-means算法类的定义 kmeans.cpp: K-means算法类的实现 trie.h: 自己手写的Trie树类定义，用于快速高效统计字符串 trie.cpp: 自己手写的Trie树类 tfidf.h: 对读文件操作以及生成关键词 tfidf.cpp: 生成我需要的关键词 constant.h: 存放程序所需要的各种变量 files.h: 读取一个文件夹中的所有文件名 main.cpp: 我的主文件 Matlab Code Matlab显示图片过程以及代码 导入数据 -> 重命名 -> 代码 imagesc(1 - x) colormap(gray)

摘要：过去几十年，由于计算机软硬件的进步，已有相当数量的科研领域开始利用计算机进行辅助处理、计算和模拟。然而随着现代科学研究的不断深入，处理数据海量化、计算过程

人工智人-家居设计-基于K-means算法的制造企业智能采购系统的设计与实现.pdf