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

k-means聚类动画R语言.zip

K-means实现图像分割，C#源码，属于机器学习范畴，有兴趣可以下载

是python编写的k-means算法，可以进行西瓜书数据集的聚类，以及图片像素点的聚类

利用Excel的VBA语法进行编辑制作出来的，可用于二维数组的k均值（k-means）聚类，并自动生成每次迭代之后的中心点及对应的迭代次数，最后还可以将结果用图形的方式输出。

K-means算法在图像分割上的简单应用 * 例1： 图片：一只遥望大海的小狗； 此图为100 x 100像素的JPG图片，每个像素可以表示为三维向量（分别对应JPEG图像中的红色、绿色和蓝色通道） ； 将图片分割为合适的背景区域（三个）和前景区域（小狗）； 使用K-means算法对图像进行分割。 *