k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

sklearn学习中所需要的聚类算法解析，文档中主要解析了kmeans算法用法

使用Iris数据集的KMeans聚类

改进的kmeans算法是基于密度和划分聚类基础之上的聚类算法

KMEANS聚类工具，高效，可以自动确定聚类个数。聚类准确度高

KMEANS聚类算法的MATLAB代码 Algorithm 用Python,Matlab写的一些算法 \ (主目录) 文件名:算法名_功能 DeepLearning 来自吴恩达的深度学习课程 IntelligentAlgorithm 智能算法的代码 粒子群 模拟退火 鱼群算法 MachineLearning 机器学习的一些算法 KMeans聚类算法 Example 自己比赛时用过的算法用例

此代码使用 MATLAB 的内部函数和内存预分配来应用 kmeans 算法的快速实现。 这是用于聚类灰度或彩色图像的有效代码，也可用于聚类多维数组。 比较。 1.比MATLAB内部的kmeans函数更快。 2. 与内部 kmeans 相比，输出一致。 3. 100% 收敛。 4.在L*a*b*色彩空间中对彩色图像分割非常有效。 5. 非常容易理解，可以根据需求轻松修改。 希望你会喜欢。 我在等待您的评论和评论。

一起 k 均值 matlab 代码OpenCv-Adaptive_Kmeans_Clustering 使用 OpenCv 3.0 用 C++ 编写的自适应 Kmeans 聚类 聚类用于组织数据以进行有效检索。 聚类中的问题之一是在给定数据中识别聚类。 一种流行的聚类技术基于 K 均值，这样数据就可以划分为 K 个集群。 在这种方法中，集群的数量是预定义的，并且该技术高度依赖于能够很好地代表集群的元素的初始识别。 该技术可以通过合并现有集群和创建新集群同时保持集群数量不变来识别输入数据集中的 K 个集群。 当其他有效的搜索技术可能不可用时，该技术已被用于实现搜索过程的显着加速。 此代码是由用户“ankit dixit”使用此 Matlab 代码编写的： #之前 #之后

主要介绍了Python实现的KMeans聚类算法,结合实例形式较为详细的分析了KMeans聚类算法概念、原理、定义及使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

基于MATLAB的KMEANS 聚类程序（函数）和资源里德程序数据一起下所以这个没要分。