python实现基于密度的DBscan和K-means聚类算法，根据青蛙的叫声所提取的 MFCC 特征，给不同科属的青蛙聚类。包括数据集和代码。

kmeans-fuzzy-cmeans k-Means 和 Fuzzy c-Means 聚类算法的可视化。 源语言是 C#，用于图形绘制的 Oxyplot 库。

数据集：Iris数据集 (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris) 数据描述：Iris数据集包含150个鸢尾花模式样 本，其中 每个模式样本采用5维的特征描述 利用所学K-means聚类分析方法，对 Iris数据集进行聚类分析，并利用已知的样本类别标 签进行聚类分析评价

k-means分割图片在python中的实现。K均值聚类算法是先随机选取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。

k-means聚类算法及matlab代码适用于Coursera机器学习的Python代码 此仓库为Andrew NG教授的Coursera机器学习课程提供了基于python的解决方案。 解决方案模仿Coursera提供的MATLAB / Octave代码。 scikit-learn模块为每种算法提供了固定的实现，但是以理解它们如何工作为代价。 这些基本版本用于巩固概念并熟悉Python科学计算堆栈。 回购组织 与课程课程不同，单个功能不是用单独的脚本编写的。 而是包含一个脚本来存储每个练习的所有帮助程序功能。 练习1：线性回归（有效） 练习2：逻辑回归（有效） 练习3：多类分类和神经网络（有效） 练习4：神经网络学习（工作中） 练习5：正则线性回归和偏差/方差（有效） 练习6：支持向量机（未启动） 练习7： K均值聚类和PCA（有效） 练习8：异常检测和推荐系统（正常运行）

输入一幅字形二值图，该代码实现简单的k-means聚类，聚成的k类就是k个笔画

K-Means算法简介及最新改进Java代码实现（2） K-Means算法Java代码实现（基于weka的二次开发）

Fundamental Concepts Classical Learning Algorithms Quantum Computing and Machine Learning

K-Means 银行客户聚类.ipynb

量子聚类算法