K-Means动态聚类算法源程序，K-means算法进行了重点分析，K-means算法是最为经典的根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法

实验目的： 加深对非监督学习的理解和认识，掌握动态聚类K-均值算法。 实验内容： 1、对UCI数据库中的Iris数据集，利用基本K-均算法值进行分类。 2、对基本的K-均值算法进行改进，并与上面的结果进行比较。

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画出动态聚类图如下： 0.7 0.63 0.62 0.53 1

一、模糊等价矩阵动态聚类分析法 已知： 判断是否是等价关系，若是给是聚类分类过程

包括主流的几种动态聚类算法：K-means，K-means的改进算法，DBSCAN算法等等，还有数据作图代码，代码详细明晰！适合想学习动态聚类算法的朋友！

无线TDD系统中用于干扰和流量自适应的实时动态聚类

动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）

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结合可信度模糊评价与动态聚类的构件选择.pdf