kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。其实现步骤如下： (1) 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 (2) 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。 (3) 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 (4) 重复步骤2、3直到满足某个终止条件。终止条件可以是聚类中心再发生变化或者误差平方和局部最小等。 此代码可直接运行，在此基础上进行二次开发任务！

Python数据分析与机器学习-使用Kmeans进行图像压缩 Python数据分析与机器学习-使用Kmeans进行图像压缩

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这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。

kmeans 聚类问题实例，用kmeans聚类算法将数据分成三类，实现三分类问题，并将分类结果进行储存

kmeans 分析matlab代码K均值聚类 这是K-means算法在MATLAB和Python中的简单实现 K-means 聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘中流行用于聚类分析。 k-means聚类旨在将n个观测值划分为k个簇，其中每个观测值都属于具有最近均值的簇，作为簇的原型。 这导致将数据空间划分为 Voronoi 单元。 该代码实现了 K-means 算法并在一个简单的 2D 数据集上对其进行了测试。 例子 在这个例子中，我们首先从三个正态分布生成一个点数据集并标记数据集。 这个带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后我们重新调整标签并为新数据集运行 k-means 算法。 该算法正确地对数据集进行聚类，并估计聚类的中心。 在最后一步，我们将我们的结果与 Mathworks 实现的 k-means 的结果进行比较。 结果 我在我的机器上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.8122, mu1: [-0.2165 4.0360], mu2: [4.2571 0.0152], mu3: [-1.1291 -3.0925] iterati

txt文件——用制表符做为分隔符的txt文件，文件名为protein.txt。数据内容主要 描述的是欧洲蛋白质消费数据（Protein Consumption in Europe）。 Protein数据集给出了欧洲25个国家对9类食物的消费数据，由25行10列构成 每一行记录代表的是一个国家的蛋白质消费数据；

算法原理：1.K-means算法以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 2.DBSCAN算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 算法功能：通过以上两种方法对图像实现聚类（无监督学习），并比较其区别。

Kmeans-python

matlab聚类kmeans代码 作业7 要求 在MapReduce上实现K-Means算法并在小数据集上测试。可以使用附件的数据集，也可以随机生成若干散点的二维数据（x, y)。设置不同的K值和迭代次数，可视化聚类结果。 提交要求同作业5，附上可视化截图。 实现思路 我直接使用了实例代码来运行，用原来的代码创建maven项目KMeansExample。由于原来的代码不是用maven管理的，而且是基于Hadoop1.2编写的程序，所以有一些地方需要进行小小的修改。比如每个java文件前面都要加上对应的包名称，Job对象的创建需要调用getInstance静态方法，而不能直接new Job。 我尝试研读了整个算法的代码，下面简要描述一下示例代码的思路。 主程序：KMeansDriver.main() KMeansDriver.main()方法是整个算法的主程序，它从命令行接收指定的参数k（需要聚成的类数），iterationNum（迭代次数），inputpath，outputpath。依次调用三个主要的过程： generateInitialCluster()：随机产生k个cluster