针对海量数据背景下K-means聚类结果不稳定和收敛速度较慢的问题，提出了基于MapReduce框架下的K-means改进算法。首先，为了能获得K-means聚类的初始簇数，利用凝聚层次聚类法对数据集进行聚类，并用轮廓系数对聚类结果进行初步评价，将获得数据集的簇数作为K-means算法的初始簇中心进行聚类；其次，为了能适应于海量数据的聚类挖掘，将改进的K-means算法部署在MapReduce框架上进行运算。实验结果表明，在单机性能上，该方法具有较高的准确率和召回率，同时也具有较强的聚类稳定性；在集群性能上，也具有较好的加速比和运行速度。

主要是基于蚁群聚类算法的一些实现，比较详细的描述的蚁群算法的基本原理

模糊 C 均值聚类（FCM），即众所周知的模糊 ISODATA，是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。 1973 年， Bezdek 提出了该算法，作为早期硬 C 均值聚类（HCM）方法的一种改进。本代码是基于matlab语言做的一个示范

主要介绍了详解Java实现的k-means聚类算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

对文本进行聚类，文本预处理-->构造特征向量-->聚类，压缩包内含有实验用语料

K均值聚类即K-Means算法详解PPT

资源包含4个文件，其中.m和.npy为模型文件，其余两个是jupyter格式的python文件，如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开，再粘到py文件中运行 代码详解可见博客：https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613

基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 关键词：k-means 光伏聚类 聚类 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率，数据显示结果非常清晰，而且求解的效果更好，店主已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好 标题：改进 K-means 算法在光伏曲线聚类研究中的应用 关键词：K-means 算法、光伏聚类、数据分析、MATLAB平台 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》（部分参考） 简介： 本研究聚焦于光伏曲线聚类的模型，采用了改进后的 K-means 算法，以提高聚类的准确性。我们选择了MATLAB平台作为仿真平台，并基于该平台进行实验和数据处理。通过运用改进后的算法，我们的代码能直接输出光伏原始数据集和聚类后的数据集，同时提供各类曲线的数量和概率。结果显示数据清晰可见，求解效果更佳

使用MATLAB手打k-means聚类函数，通过矩阵运算提高运行速度，带有详细注释。 样本点归类过程提供循环方式和矩阵计算方式，后者耗时和pdist2函数相近。 矩阵运算加速后，该函数聚类速度与MATLAB自带聚类函数相当甚至更快。 压缩包中附带K-means聚类实现原理介绍及收敛性分析文件（readme.pdf）。

利用谱聚类算法，根据节点间的电气距离，对电力系统进行分区