完整代码，可直接运行

首先，读取利用数据绘制了31个省份的直方图和曲线图并进行分析；其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；再次；利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；最后，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。

无花果 该项目提供了一系列在 Javascript 中实现并在 MIT 许可下开源的聚类算法。 当前版本支持 k-means、模糊 c-means 和凝聚聚类，并提供可视化聚类输出（例如树状图）的功能。 figue 已在 IE、Firefox、Chrome 和 Safari 上成功测试。 这里是 Figue 的。 使用无花果 您可以将 figue.js 文件复制到您的项目或使用安装它（推荐）： bower install figue -S 为了在您的项目中使用 figue，只需在 HTML 页面的 head 部分链接到它，例如： < head > < script type =" text/javascript " src =" figue.js " > </ script > </ head > 您还可以使用诸如工具，如果使用诸如类的构建工具，您可以使用诸如类的插件来自动化

K-均值可见 K-Means聚类概念的可视化 演示： :

基于相似图片聚类的Web文本特征算法.pdf

多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果 多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果

这是模糊C均值聚类与模拟退火算法的结合，在MATLAB中直接运行查看效果即可！！！！

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