用c语言实现的k-means算法 本例子是用k-means算法来处理一些有关基因的数据，对上千个八维向量进行聚类分组

运用K-Means进行聚类分析的数据。 通过无标签的数据，学习数据的分布或数据与数据之间的关系。 1.聚类算法定义：根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。 1.1可运用的算法模块：K-Means、近邻传播算法、DBSCAN算法，高斯混合模型（GMM）等。

传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感，容易陷入局部最优。针对上述问题，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA，将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合，通过多次选择、交叉、变异的遗传操作，最终得到最优的聚类数和初始质心集，克服了传统K-means算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。

matlab不运行一段代码均值 该项目使用K-Means聚类算法来压缩图像。 要运行该项目，请在Octave或Matlab中运行文件ex7.m。 该代码用Matlab编写，但也可以在Octave中运行。 可以在文件ex7.m中更改该图像，并且可以使用新图像来测试算法的工作情况 建议：不要使用大文件（> 35kB）进行群集，因为这将花费很长时间。

k-means聚类算法 k-means是发现给定数据集的k个簇的算法，也就是将数据集聚合为k类的算法。 算法过程如下： 1）从N个文档随机选取K个文档作为质心 2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类，我们一般取欧几里得距离 3）重新计算已经得到的各个类的质心 4）迭代步骤（2）、（3）直至新的质心与原质心相等或迭代次数大于指定阈值，算法结束 算法实现 随机初始化k个质心，用dict保存质心的值以及被聚类到该簇中的所有data。 def initCent(dataSet , k): N = shape(dataSet)[1] cents = {} ran

数据挖掘-K-Means聚类-算法原理.pdf

k-means聚类算法及matlab代码 数据挖掘实验 实验一：相似度、距离、最近邻分类器 1、实验目的 （1）理解相似度、距离的度量方式。 （2）理解最近邻分类器的工作原理。 2、实验内容 （1）、实现任意给定两个相同维度的向量之间的欧氏距离计算函数 function dist = dist_E(x,y) （2）、实现任意给定两个相同维度的向量之间的夹角余弦相似度计算函数 function sim = sim_COS(X,Y) （3）、实现K最近邻算法 KNN算法思想 输入参数：k值、trainingSamples（训练数据集，MN矩阵，M为样本数，N为属性 数）、trainingLabels（训练数据集的分类标签0、1、2...，M1矩阵）, testingSample （测试数据，1*N矩阵） 输出参数：class（测试数据对应类别标签） 算法流程： 得到训练数据集trainingSamples的大小M，N 初始化Distance数组（M*1），用来存储每个训练样本与测试样本的距离。 对每一个训练样本trainingSamples(i,:)【for i=1:M】，计算其与测试样本

1 K-means算法 实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。 1.1 算法思路 随机选取聚类中心 根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点 计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心 计算下一次迭代的聚类中心与当前聚类中心的差距 如4中的差距小于给定迭代阈值时，迭代结束。反之，至2继续下一次迭代 1.2 度量方式 根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需

k-means聚类算法，演示效果，可调节k值

用matlab开发的k-means聚类算法，每类用不同颜色绘制