实验内容：给定国际通用UCI数据库中FISHERIRIS数据集，其meas集包含150个样本数据，每个数据含有莺尾属植物的4个属性，即萼片长度、萼片宽度、花瓣长度，单位为cm。上述数据分属于species集的三种setosa、versicolor和virginica花朵类别。
要求在该数据集上用MapReduce结构实现k-means聚类算法，得到的聚类结果。
2019-12-21 19:27:18
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Multi-View K-Means Clustering on Big Data论文简洁讲义
2019-12-21 19:21:09
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用于负荷数据曲线分析，输入曲线数据，输出分类结果，并可视化显示聚类效果。该方法采用均一化、曲线平滑、特殊值处理、DB值评价聚类结果、自动选择聚类数等过程，能够较好的完成曲线数据处理。
2019-12-21 19:17:53
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多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果
2019-12-21 18:58:56
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从网上找了很多资料，发现都没有太合适的，而本程序则通过修改整理，包括完整数据集文件，代码文件，导入即可运行，有什么不合理的欢迎相互探讨。
2019-12-21 18:58:39
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2019美赛D题，使用了元胞自动机模拟卢浮宫博物馆的人员疏散问题，使用了k-means聚类算法识别人群拥挤中心，附录附有代码
2019-12-21 18:57:07
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该资源是non-local means denoising 程序，用matlab编写，代码中有相应的注释，简单易懂，希望对大家有所帮助。
2019-12-21 18:55:52
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基于K-means聚类算法的图像分割
算法的基本原理：
基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。
算法步骤：
①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。
2019-12-21 18:54:01
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