本文主要是基于模拟退火算法，针对K-means聚类算法的内聚性和耦合性提出改进

k-means聚类算法及matlab代码 机器学习与数据挖掘实验 . 目录 实验内容 小组成员 队长：张奥翔 队员：何锦辉、王浩辉、吴振廷 仓库文件内容说明 文件/目录 说明 实验一 多源数据集成、清洗和统计 实验二 数据统计和可视化数据统计和可视化 实验三 k-means聚类算法 实验四 逻辑回归二分类 实验一 多源数据集成、清洗和统计 题目 ： ​ 广州大学某班有同学100人，现要从两个数据源汇总学生数据。第一个数据源在数据库中，第二个数据源在txt文件中，两个数据源课程存在缺失 、冗余和不一致性，请用C/C++/Java程序实现对两个数据源的一致性合并以及每个学生样本的数值量化。 0、两个数据源合并后读入内存，并统计： 1、学生中家乡在Beijing的所有课程的平均成绩： 2、学生家乡在广州，课程1在80分以上，且课程9在9分以上的男同学的数量： 3、比较广州和上海两地女生的平均体能测试成绩，哪个地区的更强些？ 4、学习成绩和体能测试成绩，两者的相关性是多少？（九门课的成绩分别与体能成绩计算相关性） (1) (2) 实验二 数据统计和可视化 题目 ： 基于实验一中清洗后的数据练

K-means聚类算法研究及应用

基于K-Means聚类算法的景区数据分析——以黄果树景区为例.pdf

关键技术： logistics回归、K-means聚类、信效度检验、PCA降维、深度学习、神经网络、大数据、数据分析和可视化 本人负责深度学习算法和神经网络构建，以及数据分析和可视化模块。

matlab实现K-means聚类算法，很不错的源代码哦！

1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要在聚类前指定聚集的类簇数。 下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下： 第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Centroid）或数据中心。 第三步，分别计算每个点到每个质心之间的距离，并将每个点划分到离最近质心的小组，跟定了那个质心。 第四步，当每个质心都聚集了一些点后，重新定义算法选出新的质心。

在 AODV 路由中，路由发现是通过泛洪方法完成的，即向发送者传输范围内的所有节点广播路由请求 (RREQ) 包。它通常会导致不必要的 RREQ 数据包重传和响应生成的回复 (RREP) 数据包，从而导致数据包冲突和网络拥塞。在这个项目中，我为 AODV 提出了一种优化的路由发现方法。关键思想是使用 K-Means 聚类算法来选择 RREQ 数据包转发器的最佳集群，而不是广播。该方法的目的是减少网络中不必要的控制包传输，从而减少网络的拥塞和端到端延迟。 K-Means 聚类中使用的特征： 到目的地的距离 传输错误数 空闲缓冲空间 根据邻居的这些特征选择最佳集群。

适用于初学者的k-means聚类算法源代码，纯C代码，简单易懂。

首先导入数据集 #导入本地图片集 import os import cv2 array_of_img = [] #用于储存图像 #此函数用于读取图片，参数为本地路径名 def read_directory(directory_name): #循环读取这个路径中的每个图像 for filename in os.listdir(directory_name): #print(filename) #img用于储存图像数据 img = cv2.imread(directory_name + "/" + filename)#根据文件夹名称与文件名进行图像的读取