量子k-means聚类算法代码，D-wave环境

本人整理的csv格式的点云数据，可以用来测试和验证k-means、dbscan或者是自己开发的聚类算法。

基于K-means算法的中国移动市场顾客行为细分策略研究,很实用，建议下载看看

k-means中文文本聚类java源码，包括对文本tf，idf的计算，文本相似度计算

使用K-means算法思想对于从欣欣旅游网上爬下来的文本数据进行分类的一次实验。

文档，数据，以及代码应有尽有！解压即可使用，code直接丢到spyder里面，如果不想改路径就想使用，直接解压到桌面上面运行。文档和代码以及数据均是网络上的综合之后，根据本人经验进行修改。

关于常见机器学习算法例题的解答如ID3决策树、C4.5决策树、感知器、bp神经网络、朴素贝叶斯分类、支持向量机、k-means

主要介绍了python中实现k-means聚类算法详解，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

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聚类 今天说K-means聚类算法，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“不是垃圾”，Gmail就会不断研究哪些特点的邮件是垃圾，哪些特点的不是垃圾，形成一些判别的模式，这样