基于K-means(K均值)聚类算法的图像特征分割研究.m

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。

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包含源码、数据集、实验报告 python实现k-means聚类方法和混合高斯模型，可供学习使用

C++编写的朴素贝叶斯分类器跟k-means聚类，用于学习机器学习，最好是在Linux上运行，可以运行

k-means聚类算法及matlab代码 项目名称：数据挖掘课作业 项目组成 1. exp1 实验一 《多源数据集成、清洗和统计》 题目 广州大学某班有同学100人，现要从两个数据源汇总学生数据。第一个数据源在数据库中，第二个数据源在txt文件中，两个数据源课程存在缺失、冗余和不一致性，请用C/C++/Java程序实现对两个数据源的一致性合并以及每个学生样本的数值量化。 两个数据源合并后读入内存，并统计： 学生中家乡在Beijing的所有课程的平均成绩。 学生中家乡在广州，课程1在80分以上，且课程9在9分以上的男同学的数量。(备注：该处做了修正，课程10数据为空，更改为课程9) 比较广州和上海两地女生的平均体能测试成绩，哪个地区的更强些？ 学习成绩和体能测试成绩，两者的相关性是多少？（九门课的成绩分别与体能成绩计算相关性） 实验一__目录结构 --data1.xlsx 插入数据库的原始数据 --data2.txt 从文件读入的原始数据 --data3.csv 清洗完毕的数据 --data4.csv 清洗完毕的经过特意处理数据 --insertData.py 插入数据库的完整代码 --

用c语言实现的传统k_meams算法可以实现对任意维数的数据进行统计，计算中心点，并进行分类数据以文本的形式读入，以文本的形式输出。

用matlab语言实现K-MEANS聚类算法

K- Means Clustering

人工智能-项目实践-推荐算法-基于豆瓣电影用户数据使用Canop+K-means聚类实现的协同过滤推荐算法