K-means聚類算法（事先數據並沒有類別之分！所有的數據都是一樣的） 1、概述 K-means算法是集簡單和經典於一身的基於距離的聚類算法 采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。 該算法認為類簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇 ...

1.簡介 K-means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是十大經典數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。 2. 算法大致流程 ...

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

說來這個聚類算法的實現是數據挖掘課程的第三次作業了，前兩次的作業都是利用別人的軟件，很少去自己實現一個算法，第一個利用sqlserver2008的商業智能工具實現一個數據倉庫，數據處理，倉庫模型的建立繞，維度表，事實表的創建，不過考試的時候應該也會有數據倉庫常用模型的建立吧；第二次利用 ...

聚類算法與K-means實現 一、聚類算法的數學描述： 區別於監督學習的算法（回歸，分類，預測等），無監督學習就是指訓練樣本的 label 未知，只能通過對無標記的訓練樣本的學習來揭示數據的內在規律和性質。無監督學習任務中研究最多的就是聚類算法（clustering）。我們假定一個樣 ...

java簡單實現聚類算法 第一個版本有一些問題，，（一段廢話biubiu。。。），，我其實每次迭代之后（就是達不到收斂標准之前，聚類中心的誤差達不到指定小的時候），雖然重新算了聚類中心，但是其實我的那些點並沒有變，可是這個程序不知道咋回事每次都把我原先隨機指定的聚類中心給變成了我算 ...

一、理論准備 聚類算法，不是分類算法。分類算法是給一個數據，然后判斷這個數據屬於已分好的類中的具體哪一類。聚類算法是給一大堆原始數據，然后通過算法將其中具有相似特征的數據聚為一類。 K-Means算法的基本思想是初始隨機給定K個簇中心，按照最鄰近原則把待分類 ...

是對聚類算法中的k-means算法的實現,所以接下來主要進行一些聚類算法的介紹. 聚類算法包括 ...