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k_means
- K-MEANS算法: 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
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- K-MEANS算法: 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
src
- 一个用java实现的k-means的简单算法
src
- 实现数据挖掘的K-means算法 使用多次迭代从
src
- 使用k-means算法实现聚类分析,将四维的数据分成三个簇.
KMEANS
- 聚类分析：K-Means动态聚类算法的源程序
breastcancerju
- K-MEANS聚类算法，以及PSO和QPSO算法改进K-MEANS算法，breastcancer数据验证了该分类模型的有效性
k-means代码
- 这只是我从其它网站上下载的-from other websites on the download
fastkmeans
- matlab版本的k-means聚类程序，很简单易懂，适用于matlab和聚类的初学者
cskmeans
- cskmeans 聚类算法的一种 1. 分裂法(partitioning methods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一
km
- 聚类算法，k-means和dbscan算法
k_means
- 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。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。
dataming1
- 数据挖掘经典k-means算法C源码实现
kmeans
- k-means算法 自定义数据样本和类中心 已经调试实现 并且有图清晰表示
Cluster
- 一个利用KDD1999数据集而完成的改进K-means聚类算法的实现.
Classification_toolbox
- 各种分类器的工具包，包括贝叶斯分类器，k-means分类器等！
KMEANS
- This directory contains code implementing the K-means algorithm using min-max distance.
K_average
- K-Means动态聚类算法源程序 使用K-Means实现数据挖掘中的聚类算法
zhengtizhifang
- 这是一种新的直方图处理技术,它在分开的直方图基础上重新分配三个子图像的像素。我们使用k-means获得来自输入图像的二个质心， 然后推论出二个极值把输入图像分为三个子图像。 在精确的数学计算之后,连接的成份被从子图像单独地获取。 应用上述新直方图处理技术,，分别对三个子图像（基于原始直方图的两个极值分解输入图像获得）实行直方图均等化。
ClusterFromBDB_v2
- K-means clustering using Berkeley DB