直接下载运行即可，需要注意修改相应的读取和写入路径，data是数据集，由于相关参数选取的不太合适已经数据集的原因，所以聚类效果不是特别理想

模糊聚类分析在客户分类中的应用，赵静，，文章利用模糊聚类分析方法，解决客户关系管理中的客户分类问题，按照客户消费属性确定聚类指标，对指标进行聚类分析，求得客户的

基于K-means聚类算法的客户价值分析研究

k-means聚类数据集，包含dataSet.txt, dataSet2.txt以及其它。

基于改进的LbpOperator和K-Means聚类的人脸表情识别

针对可拓神经刚络无法解决多故障珍断的问题，建立问题模型，将多故障诊断问题转化为多特征样本的聚类问题。从模型结构和学习算法两个方面对ENN2进行改进，提出基于改进ENN2聚类算法的多故障诊断方法，并对其参数和时间复杂度进行分析采用工程实例对所提提的方法进行验证，结果表明，所提出的方法能够解决离线的多故障诊断问题，且得到的诊断模型可用于在线状态监控，具有较好的应用前景。

birch，Kmeans，Kmeans++，KNN四种聚类算法对同一个二维坐标数据集进行聚类分析，python代码

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K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取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。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。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

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