本文实例讲述了Python实现的KMeans聚类算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。 关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。 一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有： （1）随机选取 （2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。 （3）使用层次聚类等算法更新出初始聚类中心 我一开始是使用numpy随机产生k个聚类中心 Center = np.random.randn(k,n) 但是发现聚类的

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K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法，其中k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值（这种均值是一种对类簇中心的描述），因此，K-Means算法又称为k-均值算法。K-Means算法是一种基于划分的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种，k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。该算法认为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作为最终目标。

Kmeans算法的C++实现，输入的instance的数据结构有设计为静态数组存储和动态链表存储

D3.js中k均值聚类算法的可视化 ================================================== ========== k均值聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘的聚类分析中很流行。 k均值聚类旨在将n个观察值划分为k个聚类，其中每个观察值均属于具有最均值的聚类，作为聚类的原型。 这导致将数据空间划分为Voronoi单元。 资料来源： 在查看实际的算法。 源代码布局 media\ media files kmeans.css CSS stylesheet index.html webpage demonstrating the algorithm kmeans.js JavaScript file with the source code for the algor

kMeans_PCA 在sklearn乳腺癌数据集上包含k-Means和PCA的原始代码

R中的均值漂移聚类算法 在Iris数据库中应用均值漂移模型（msClustering），使用绘图库以图形方式显示此算法中生成的聚类。 与Kmeans（K平均值）不同，我们没有定义聚类的数量，该算法处理这种分类。

该文档详细地讲述了kmeans聚类算法的概念，以及各个参数，各个参数的属性的详细意思及应用，并且通过及例分析讲述了该算法 的应用。

kmeans算法的c#实现 不过工程是vs2012下的，下载前请注意，如果不能打开vs2012工程可以下载之后直接看cs文件

实现了经典KMeans聚类方法。假设样本所有属性都是数值属性，不考虑分类属性。距离的计算采用的是欧氏距离。采用的数据集是weka自带的data里面的iris.arff数据集，只是把该数据集转化为了txt格式。