：对经典k 均值算法进行分析，证明如何在减少节点间通信代价的情况下，从局部聚类信息生成完备的全局聚类信息，使聚类质量 等价于相应串行算法，并具有较高的执行效率，在此基础上给出可信的基于消息传递接口的并行k 均值算法。实验结果表明，该算法是高 效的和可行的。

学弟们加油！这是学长之前花了好久的时间写的，第1、3个实验效果还可以，第2个实验可能有点缺陷，因为写1、3实验前我每个版本都写思路了，但第2了没写，所以有点逻辑混乱，此外，我第一个实验用遗传算法解决01背包问题选择算法用的截断选择不太好，所以精英池没有设置很大，你们改进一下吧，好像第一个实验最佳的结果是2500左右，我的只有2200左右，不过还行吧，毕竟是新手之前还不会python做到这样很不错了

该PPT 共25页，首先梳理聚类和分类的区别，然后描述K-means的具体实现步骤，最后做出总结。

主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Non-local means算法由A. Buades, B. Coll, J.M Morel提出。该算法的主要参考文献为： A. Buades, B. Coll, J.M Morel, A review of image denoising algorithms, with a new one , Multiscale Modeling and Simulation (SIAM interdisciplinary journal), Vol 4 (2), pp: 490-530, 2005. 这个工具箱以一种相当普遍的方式可以被matlab调用的C文件上实现这个算法。它允许执行传统的NL-means进行去噪（对黑白图像和彩色图像均适用）并且使用任意一组补丁执行去噪。

#class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm=’auto’) #参数： #（1）对于K均值聚类，我们需要给定类别的个数n_cluster，默认值为8； #（2）max_iter为迭代的次数，这里设置最大迭代次数为300； #（3）n_init设为10意味着进行10次随机初始化，选择效果最好的一种来作为模型； #（4）init=’k-means++’ 会由程序自动寻找合适的n_clusters； #（5）tol：float形，默认值= 1e-4，与inertia结合来确定收敛条件； #（6）n_jobs：指定计算所用的进程数； #（7）verbose 参数设定打印求解过程的程度，值越大，细节打印越多； #（8）copy_x：布尔型，默认值=True。当我们precomputing distances时，将数据中心化会得到更准确的结果。如果把此参数值设为True，则原始数据不会被改变。如果是False，则会直接在原始数据上做修改并在函数返回值时将其还原。但是在计算过程中由于有对数据均值的加减运算，所以数据返回后，原始数据和计算前可能会有细小差别。 #属性： #（1）cluster_centers_：向量，[n_clusters, n_features] # Coordinates of cluster centers (每个簇中心的坐标？？)； #（2）Labels_:每个点的分类； #（3）inertia_：float，每个点到其簇的质心的距离之和。

k-means算法python3 聚类算法k-means的简单实现 文件使用介绍： 1.下载后缀为py的文件； 2.下载后缀为txt的数据集； 3.将数据集与代码放在同一目录中，便可运行。

K-Means聚类算法 Matlab代码

k-means算法，保证可用，能运行！含有测试集是重点哦。

matlab实现的k聚类算法实例，从excel表格中读取二维数据点（x,y）,然后将数据点分类，可以自主调节类别数量。压缩包包含如下内容：kmeans聚类函数（kmeans_clustering.m），测试代码（main.m），测试数据（testdata.xls）。在MATLAB 2019a和MATLAB 2016a下运行正常。