一维均值聚类算法matlab程序
k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似
度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来
进行计算的。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象
，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算
每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用
均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
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评论信息
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cheng10624 :只能说坑死了，百度百科里面也有代码！而且代码是txt文件的，不是m文件的2015-10-26 -
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meizi03 :挺好用的，多谢！2015-06-08
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ireneli17908 :恩 很好用 就是要价太高了2014-11-01
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leishen1992 :要价这么高，确根本不好用···2014-10-27
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wpcwljwml :代码不错，虽然和自己的想法不同，但可以学习一下2014-09-21
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