C语言实现了K均值算法，包含两个文件，一个是纯C++语言版本的，可直接运行，另一个是C和Matlab混合版本，图形化运行结果，能够以不同颜色标识不同的聚类，用的是matlab引擎，代码已经写好，只是需要用户自己在集成开发环境如Visual Stuio中配置一些引用matlab的环境，具体配置可参考网上的matlab和C引擎混合。

资源是csv文件，大家可以直接使用

K-Means++算法代码实现所用到的数据集

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小

k-means聚类算法

Python实现K-Means聚类后的二维可视化，使用的是生成数据，编译器为jupyter notebook 简单便捷，易于理解 使用库：pandas ，numpy ，sklearn，matplotlib，seaborn

Python实现K-Means聚类后的三维可视化，使用的是生成数据，编译器为jupyter notebook 简单便捷，易于理解 使用库：pandas ，numpy ，sklearn，matplotlib，mpl_toolkits

快速mex K-means聚类算法，可进行K-mean ++初始化 (mex-interface 修改自原始 yael 包 https://gforge.inria.fr/projects/yael) - 接受单/双精度输入 - 支持 BLAS/OpenMP 进行多核计算 请运行 mexme_kmeans.m 来编译 mex 文件（确保已经完成了 mex -setup 至少一个） 运行演示“test_yael_kmeans.m”

利用Python来对客户信息进行分析，对客户群体进行分类，分析预测客户的潜在消费行为，对客户进行价值评估，在自己的客户群体中挖掘出特有的潜在客户。 在分析的过程中，会使用到的技术有Numpy和Pandas，对数据进行清洗和预处理，以及存储数据；机器学习库Scikit-learn，对客户价值进行K-Means聚类算法分析，将客户群体进行划分；绘图库Matplotlib，将聚类结果可视化，直观地展现结果。

基于K-means(K均值)聚类算法的图像特征分割研究.m