使用纯java实现KMeans模拟算法代码，随即撒点，计算K个聚类，使用了javaFX绘图工具包，结果有散点图的显示

kmeans算法测试数据

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数据挖掘kmeans算法

K-means算法数据

1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法，使用了迭代的思想，关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点：复制代码 代码如下:x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]];使用kmeans函数：复制代码 代码如下:class = kmeans(x, 2);x是数据点，x的每一行代表一个数据；2指定要有2个中心点，也就是聚类结果要有2个簇。 class将是一个具有70个元素的列向量，这些元素依次对应70个数据点，元素值代表着其对应的数据点所处的分类号。某次运行后，class的

使用Python语言实现的Kmeans算法，可以将数据可视化显示出来。

可视化分类结果，只弄了2维的可视化 需要在同文件中自己新建一个生产的数据文本 看看你就懂了，完全按照k均值聚类的思想写的

使用numpy+pandas+PCA+PyQt 自实现KMeans++聚类算法并可视化的写法

改进的kmeans算法是基于密度和划分聚类基础之上的聚类算法