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搜索资源 - K Means Clustering Algorithm
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包括K-均值聚类算法的思想介绍，kmeans的MATLAB代码，c语言代码、c++代码。-Including the K-means clustering algorithm introduced the idea, kmeans of MATLAB code, c language code, c++ code.
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K-means均值聚类算法,用C语言实现
k-均值聚类算法
-Means K-means clustering algorithm, using C language realization of k-means clustering algorithm
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k-均值聚类算法c语言版用于划分聚类，适合用于数据挖掘之中-k-means clustering algorithm c language version
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快速K均值聚类图像分割算法源代码，能很好的实现图像的分割处理-Fast K-means clustering algorithm for image segmentation source code, can achieve very good to deal with image segmentation
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基于粒子群的改进K均值聚类算法源代码。适用于MATLAB7.1。-Improved PSO-based K means clustering algorithm source code. For MATLAB7.1.
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k均值聚类算法源码（matlab）
k均值聚类算法源码（matlab）-k-means clustering algorithm source code (matlab) k-means clustering algorithm source code (matlab)
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实现了K均值算法，可以对movielens上的数据进行自动分类，给出推荐值，是数据挖掘中的信息推介必要的算法工具。可以直接对movelens的数据进行聚类-Implementation of the K-means algorithm, can movielens on automatic classification of data, recommend give the value of data mining are to promote the necessary information
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K均值聚类算法 由于对纹理图像使用灰度共生矩阵分割效果不明显 因此该算法使用图像频域进行处理-K-means clustering algorithm because of the texture image segmentation using the gray co-occurrence matrix effect was not obvious, therefore use the algorithm for processing images in frequency domain
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K均值聚类算法 对图像颜色进行聚类 然后对图像分割-K-means clustering algorithm to cluster the color image segmentation and then
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用VC写的关于k-mean聚类算法的程序。-Written by VC on the k-mean clustering algorithm procedure.
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通过对聚类分析及其算法的论述，从多个方面对这些算法性能进行比较，同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软件和改进的K－means算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用。-Through cluster analysis and discussion of algorithms, from a number of aspects of the performance of these algorithms compared to growth and development of
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该代码是聚类算法的一种改进，是基于微粒群算法的k-means聚类算法-PSO based k-means clustering algorithm
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用vc＋＋编写的K-Means动态聚类算法源程序，希望能给大家带来方便，谢谢大家的支持！-Using vc++ to prepare the K-Means clustering algorithm dynamic source code, I hope we can bring convenience, Thank you for your support!
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k-means clustering algorithm, C means Fuzzy clustering algorithm-k-means clustering algorithm, C means Fuzzy clustering algorithm...
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K-Means聚类算法程序实现……源代码-K-Means clustering algorithm to achieve ... ... the source code program
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K-means聚类算法实现代码，在VC++环境下开发的，令附有实验样本集。-K-means clustering algorithm code, in the VC++ development environment, so that experiments with sample set.
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在试验中编写程序实现了K均值聚类算法,K均值聚类的原理是：在训练样本中找到C个聚类中心，每个聚类中心代表一个类的中心。然后将样本归类到与其最近的聚类中心的那一类。 C的选择是通过先验知识或经验选取的。聚类中心是通过算法迭代求得的。-In the test preparation process to achieve a K means clustering algorithm, K means clustering principle is: in the training samples to
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k均值聚类算法，可以完成k均值聚类运算。实现几个点的聚类-k means clustering algorithm, k means clustering operation can be completed. Clustering to achieve several points
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均值为K的聚类算法，是一种对聚类数据进行的最简单的算法，广泛应用在各种场合中。-K mean clustering algorithm for clustering data is the most simple algorithm, widely used in various occasions.
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珍藏版，可实现，新K均值聚类算法，分为如下几个步骤：
一、初始化聚类中心
1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。
2、用前C个样本作为初始聚类中心。
3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。
二、初始聚类
1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。
2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，
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