总结评述了K-means 聚类算法的研究现状，指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题，无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K-means聚类的进一步研究方向。

kmeans聚类算法，C++实现，vs控制台

本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码，供大家参考，具体内容如下 1.K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。其基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 算法大致流程为：（1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)；（2）分别计算每个数据点到k个种子点的距离，离哪个种子点最近，就属于哪类；（3）重新计算k个种子

matlab编写的多路谱聚类（NJW）算法。

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knn算法，决策树算法，聚类的实现

使用MFC实现了遥感图像处理中的非监督分类-K均值聚类，可以对绝大多数常用图像格式进行处理和分类，可以人工设置分类精度和分类类别，可以保存分类后的图像，代码注释很详细，界面也很美观。

功能很实用 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

神经网络 Java中的共享最近邻（SNN）聚类算法实现。 这是集群算法的Java实现，如以下所述： Ertöz，L.，Steinbach，M.和Kumar，V.（2003年）。 在嘈杂的高维数据中查找不同大小，形状和密度的聚类。 SDM。 取自 可以通过MATLAB轻松访问代码，例如以下示例： javaaddpath( ' C:\Users\Cássio\Dropbox\workspace\snncluster \t arget\snncluster-0.0.1-SNAPSHOT.jar ' ); javaaddpath( ' C:/Users/Cássio/tools/javaml-0.1.7/javaml-0.1.7.jar ' ); javaaddpath( ' C:/Users/Cássio/tools/javaml-0.1.7/lib/ajt-2.9.jar ' ); ja

主要为大家详细介绍了Python机器学习之K-Means聚类的实现，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下