K-means聚类算法 算法优缺点： 优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去 ...

算法简介 K-Means是一种常用的聚类算法。聚类在机器学习分类中属于无监督学习，在数据集没有标注的情况下，便于对数据进行分群。而K-Means中的K即指将数据集分成K个子集合。 K-Means演示 从以下的动画、视频和计算过程可以较为直观了解算法的计算过程。 动画展示 视频展示 ...

一、K-mediods 算法步骤： 二、k-means算法： ...

K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的） 1、概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇 ...

1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程 ...

public class KMeansCluster { private int k; //簇的个数 private int num = 100000 ; //迭代次数 private ...

） K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中 ...

From： http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7416491 ...