K-Means算法

K-MEANS算法_百度百科

2012年7月3日 - 在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。

2012年11月30日 - 1.基本Kmeans算法[1]选择K个点作为初始质心repeat 将每个点指派到最近的质心,形成K个簇 重新计算每个簇的质心until 簇不发生变化或达到最大迭代次数时间复杂度:O...

2014年7月31日 - KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇...

2014年8月15日 - 其中, 最广泛使用的聚类算法k-means算法属于划分法。 划分法给定一个有N个元组或者纪录的数据集,划分法将构造K 个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N...

2011年4月6日 - K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩...

2012年11月6日 - 算法代码 Github传送门:K-MeansCluster@skyline0623数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域内都被广泛地应用,包括机器学习、数据挖掘、模式...

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