这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

DBSCAN（Density-BasedSpatialClustering ofApplicationswithNoise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几里德距离来

利用k_means聚类算法的MapReduce并行化实现，为学习hadoop的同学提供参考

完成多种分类的实现，如模糊分类，聚类分析

数据挖掘实战聚类分析的资源，包括城市消费因素的数据集和k-means，k-medoids，层次聚类，Som四种聚类分析算法的代码。

完整全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/66030967 【完整课程列表】 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 1-1.机器学习简介-上课版part1（共31页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 1-2 机器学习简介-上课版part2（共55页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 2. 概念学习 分类（共27页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 3 决策树（共44页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 4-1 贝叶斯学习（共18页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 5. 神经网络（共42页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 6 支持向量机（共29页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 7. 基于实例的学习-k近邻（共17页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 8-1 模式选择和评估（共30页）.pdf 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 8-2 模式选择和评估（共14页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 9. 计算学习理论（共26页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 10 聚类分析（共74页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 12 特征选择（共36页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 13 Sparse-SDM10（共133页）.pdf 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 14 机器学习总结（共25页）.ppt 完整版 南京邮电大学 机器学习课程教程PPT课件 15 Overview of ensemble（共31页）.ppt

深入了解消费者购买行为异质性的一种广泛使用的方法是市场细分。 传统的市场细分模型常常忽略消费者行为可能随时间演变的事实。 因此，零售商消耗有限的资源试图为无利可图的消费者提供服务。 本研究调查了科威特国一家中型零售商的增强新近度、频率、货币 (RFM) 分数和消费者终身价值 (CLV) 矩阵之间的整合。 修改后的回归算法调查消费者购买趋势，从销售点数据仓库中获取知识。 此外，本研究应用增强正态分布公式去除异常值，然后采用软聚类模糊 C 均值和硬聚类期望最大化 (EM) 算法对消费者购买行为进行分析。 使用集群质量评估表明，EM 算法的扩展性比模糊 C 均值算法好得多，因为它能够在较小的数据集中分配良好的初始点

k-means聚类分析MATLAB仿真代码

数据集： Id R F M 1 27 6 232.61 2 3 5 1507.11 3 4 16 817.62 4 3 11 232.81 5 14 7 1913.05 6 19 6 220.07 7 5 2 615.83 8 26 2 1059.66 9 21 9 304.82 10 2 2 1227.96 11 15 2 521.02 代码： # -*- coding: utf-8 -*- # @File : k-means.py # @Date : 2020-02-18 9:58 # @Author : admin

1、任选 2、计算每个数据到 3、计算每个数据到 4、计算3中的新划分得到的每一类的中心位置 5、对于得到的中心点，计算每个数据，到