针对电力大数据收集和存储中数据量大、数据收集不精准的问题，提出了基于改进K-means算法的电力大数据系统的设计。对传统K-means算法进行分析，提出改进之后的K-means算法。根据改进后算法设计电力大数据系统，对系统的架构进行分析，包括数据存储、设备层、数据接入等模块。对设计的电力大数据系统进行实验，实验结果表明，文中设计的电力大数据系统能够满足实际需求，提高系统的存储和处理效率。

K均值(k-Means)算法的推导 问题框架 要估计k个正态分布的均值= 观察到的数据是X={} 隐藏变量Z={}表示k个正态分布中哪一个生成xi 用于K均值问题的表达式Q(h’|h)的推导 单个实例的概率

k-means 算法的matlab代码 基于多特征分析的视频窜改检测算法 运行平台：Matlab 简要使用说明 利用两个算法来检测视频是否经过篡改，方法1针对大范围帧间篡改（帧删除、帧替换、帧插入）； 方法2作为方法1的补充，对小范围篡改也许会有一点改善（然而并没有）； 方法1：基于视频相关性变化的视频篡改检测算法 利用视频内容具有连续性这一特点，提取相关性变化度这一特征，通过K-means算法挑出帧异常点； 方法2：基于运动矢量分析的视频篡改检测 利用光流法求出运动矢量，将运动矢量这一阶段特征输入SVM分类器，通过学习后训练出模型，将待检测视频导入训练模型，检测篡改点； 代码说明 对主要的程序进行简单说明 为利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点; [1]黄添强, 陈智文, 苏立超,等. 利用内容连续性的数字视频篡改检测[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2011, 47(5):493-503. 为方法1； <checkErrorFramePointBySV

MATLAB实现Ｋ-Means算法，输入的数据为待分类的图片，以及分类数。这个代码是针对单波段的，稍微改一下就可以进行多波段的。

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基于半监督K-means的主动学习聚类算法 ，孙凯，孟祥武，针对K-means算法对初始聚类中心敏感，针对不规则聚类簇效果较差的缺点，提出了一种基于半监督K-means的主动学习算法。为了针对指定的k

简单的实现了K_means算法的可视化，这里分析的主要是坐标信息，数据源是文本信息txt文件。数据源大家可以修改

从网上找的代码自己改了下，写了了个短小的人工智能作业K-MEANS算法

大数据挖掘课程作业。提出一种利用聚类和分类等数据技术来挖掘B站中具有高价值的up主。通过挖掘B站up主的视频播放信息，能够获得其点赞量、播放量、留言反馈等各种信息。基于这些信息对up主进行聚类，讲up主分为不同价值的群体。文中主要使用K-Means聚类算法来对B站up主群体进行分类，从而反映出不同up主的价值，并以此为依据来推送有高价值的up主，于平台、于用户而言都是有益的。实验结果显示，该方法展现出很好的分类效果。

该函数用于训练用于矢量量化的码本。 首先将数据集拆分为两个集群，然后找到每个集群的均值（质心）。 找到每个向量与这些质心的距离，并且每个向量都与一个集群相关联。 每个簇的向量均值首先替换质心。 如果总距离没有显着提高，则质心每个都分裂为两个。 这种情况一直持续到达到所需的集群数量并且改进不大。