将模拟退火和遗传算法相结合用于聚类分析，两种算法可以相互取长补短。

Meanshift的matlab代码使用 Tensorflow 进行均值漂移聚类 由 Phong Le () 编写和维护 描述 使用高斯核进行聚类。 要求 Python 3.5 跑步 要设置参数，打开src/meanshift.py n_samples = 300 # sample size n_centroids = n_samples # number of centroids n_updates = -1 # number of updates, -1 means run until converge (diff < 1e-5) window_radius = .1 # window radius for the Gaussian kernels n_gaussians = 3 # 'true' number of clusters 执行 python3 src/meanshift.py

主要为大家详细介绍了python实现mean-shift聚类算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

均值漂移聚类 MeanShift_py是python中聚类的简单实现。 依存关系 唯一的依赖是 描述 mean_shift.py模块定义了一个名为MeanShift的类。 MeanShift类构造函数采用一个可选的内核参数。 如果未指定内核，则使用默认的内核。 cluster方法需要一个点数组和一个内核带宽值。 还可以传递一个可选的iteration_callback函数，该函数将在每次平均移位迭代结束时使用算法的当前状态（例如，当前点位于何处以及一个迭代编号）进行回调。 聚类完成后，将返回一个MeanShiftResult对象，其中包含三个数组： 原始点 转移点 每个点的群集分配 用法 import mean_shift as ms data = get_data_from_somewhere () mean_shifter = ms . MeanShift () mean_sh

Kmeans算法的C++实现，输入的instance的数据结构有设计为静态数组存储和动态链表存储

笔者将综合性旅游景区内部景点作为研究对象，以门票定价影响因素为指标，尝试建立综合性旅游景区门票定制聚类分析体系，并以南京钟山风景区为例进行实证研究，在查阅文献和资料，调查游客景区门票支付意愿，计算景区环境容量的基础上，得到了聚类指标的原始值，最终将钟山风景区内部景点分为“市场定价区”、“免费开放区”，“合理定价区”，提出“局部免费开放”策略、“N”点票制和“生态补偿费用”的新型门票制度．

主要介绍了python 代码实现k-means聚类分析(不使用现成聚类库),本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

分类（classification）:分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中。 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised learning（监督学习）。 分类：通过学习来得到样本属性与类标号之间的关系。 用自己的话来说，就是我们根据已知的一些样本（包括属性与类标号）来得到分类模型（即得到样本属性与类标号之间的函数），然后通过此目标函数来对只包含属性的样本数据进行分类。

AZP算法——聚类分析之区域划分（OpenShaw 1975） 可以参考文献

本代码适用于MATLAB环境下的遥感影像分类、K均值聚类等