对聚类算法的简单总结。聚类分析的算法可以分为划分法（Partitioning Methods）、层次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（density-based methods）、基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods）。

k-means聚类算法及matlab代码贝叶斯非参数小方差渐近聚类 这是贝叶斯非参数小方差渐近聚类算法库：DP均值，动态均值，DP-vMF均值，DDP-vMF均值。 出于比较原因，该库还实现了k均值和球形k均值。 该库带有一个可执行文件，该可执行文件允许使用DP-vMF-means，DP-means，球形k-means和k-means进行批量聚类。 示出了算法的简单性。 有关使用DDP-vMF-means的示例，请参考，该文档依赖于此程序包的dpMMlowVar库使用DDP-vMF-means从Kinect RGB-D流执行实时方向分割。 如果您使用DP-vMF手段或DDP-vMF手段，请引用： Julian Straub, Trevor Campbell, Jonathan P. How, John W. Fisher III. "Small-Variance Nonparametric Clustering on the Hypersphere", In CVPR, 2015. 如果您使用动态均值，请引用： T. Campbell, M. Liu, B. Kulis, J. How

用Go语言编写的kmeans k均值聚类算法实现它做了什么k-means聚类将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均属于用m个最近的kmeans k-means聚类算法实现的聚类k-均值聚类的作用将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均以最接近的均值属于聚类，用作聚类的原型。 我什么时候应该使用它？ 当您拥有数字，多维数据集时，就没有数据标签了。您确切知道要将数据划分为Example导入的几个集群（“ github.com/muesli/kmeans”

一种基于线路轨迹的公交站点聚类算法，王进，，随着移动互联网和手机定位技术的发展，出现了越来越多的基于地理位置的服务(LBS),地图数据和公共交通数据是这些应用和服务的数据基

将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.

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基于Hadoop的K-Means聚类算法优化与实现，陈萍，何健伟，本文针对传统K-Means聚类算法不适合海量大数据挖掘，并且对异常离群点数据非常敏感，结合Hadoop云计算平台以及MapReduce并行编程框架，��

典型K平均算法中的聚类数k必须是事先给定的确定值,然而实际中很难精确确定,因而无法解决该核算法的实际问题。为此，提出距离代价函数作为最佳聚类数的有效性检验函数,建立了相应的数学模型,并据此提出了一种改进的k值优化算法。实验证明，与传统基于平均值方法实现数据聚类相比，用改进K值优化算法有效提高数据聚类效果。

基于密度的聚类算法optics（matlab程序）。官方程序，亲测好用，欢迎下载。

本文于cloud.tencent.com，介绍了典型算法，CLIQUE聚类算法，WaveCluster算法，WaveCluster聚类算法等。俗话说：“物以类聚，人以群分”，在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法。聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法，网格方法可以有