C#实现简单的K-means聚类算法 txt文档

k-means聚类算法及matlab代码稀疏的KMeans KMeans使用预处理和稀疏化实现大数据，Matlab实施。 使用（也称为“ K均值”或“ K均值”），但以特殊方式稀疏数据，以显着（且可调）节省计算时间和内存。 该代码提供kmeans_sparsified ，其用法与Matlab统计工具箱中的kmeans函数非常相似。 有三个好处： 基本实现比“统计信息”工具箱版本快得多。 我们还提供了一些工具箱版本所缺少的现代选项。 例如，我们实现了初始化。 （更新：自2015年以来，Matlab改进了例程和初始化的速度，现在它们的版本与我们的版本相当）。 我们有一个新的变体，称为稀疏KMeans，它可以对数据进行预处理和采样，而该版本可以快数千倍，并且是为无法处理的大数据集设计的 该代码还允许使用大数据选项。 无需传递数据矩阵，而是给它提供.mat文件的位置，并且代码会将数据分成多个块。 当数据为10 TB并且您的计算机只有6 GB的RAM时，这很有用。 数据以较小的块（例如，小于6 GB）加载，然后进行预处理，采样并从RAM中丢弃，然后处理下一个数据块。 整个算法仅遍历数据集。 /注

包含KMeans以及KMeans++聚类算法的python实现，以及测试文件读写的框架程序。其中KMeans.py是以随机初始化聚类中心的方法实现聚类，KMeanspp.py则是以KMeans++的方式初始化聚类中心。testKMeans.py则是主函数入口，负责打开文件，调用算法，显示运行结果。所有文件用python编写，并配有详细注释。

蚁群算法matlab代码基于蚁群的聚类 MATLAB 中基于蚁群的聚类 描述 MATLAB 代码 ACOmain.m 是一个简单的 ACO 算法实现，使用 4 个高斯分布的合成数据集进行编码。 运行时的代码提供了处理数据的蚁群的漂亮可视化。 编码风格 我只能访问 MATLAB 2007。代码可能没有遵循所有的最佳实践，也可能不是最佳的，但它旨在为任何希望使用它并改进它的人提供一个良好的开端。 接触 电子邮件：madvncv [at] gmail.com

用Matlab 实现的FCM聚类算法，在图像领域有广泛的应用前景！

分层集群java Java中的凝聚式分层聚类算法的实现。 支持不同的链接方法： 单联动 完整联动 你放什么 将距离矩阵和聚类名称数组以及链接策略传递给聚类算法： String[] names = new String[] { "O1", "O2", "O3", "O4", "O5", "O6" }; double[][] distances = new double[][] { { 0, 1, 9, 7, 11, 14 }, { 1, 0, 4, 3, 8, 10 }, { 9, 4, 0, 9, 2, 8 }, { 7, 3, 9, 0, 6, 13 }, { 11, 8, 2, 6, 0, 10 }, { 14, 10, 8, 13, 10, 0 }}; ClusteringAlgorithm alg = new Defaul

信息素更新 对信息素矩阵进行更新，更新方法为 新值为原信息素值乘以(1 - rho)，rho为信息素蒸发率，在加上最小偏差值的倒数。 for i = 1 : N tau(i,best_solution(1,i)) = (1 - rho) * tau(i,best_solution(1,i)) + 1/ tau_F; 信息数更新之后，再根据新的信息数矩阵，判断路径。进行迭代运算。直到达到最大迭代次数，或偏离误差达到要求值。

模糊C均值聚类，包含200名用户RFM真实行为数据表格，本案例通过模糊C均值聚类，将200名用户聚类成所设定类别数目，通过指定迭代次数，查找cluster_table变量查看用户所属类别

Python biKmeans 二分聚类算法

AGNES和DIANA算法 AGNES (AGglomerative NESting)算法最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步步地合并。两个簇间的距离由这两个不同簇中距离最近的数据点对的相似度来确定；聚类的合并过程反复进行直到所有的对象最终满足簇数目。 DIANA (DIvisive ANAlysis)算法是上述过程的反过程，属于分裂的层次聚类，首先将所有的对象初始化到一个簇中，然后根据一些原则（比如最大的欧式距离），将该簇分类。直到到达用户指定的簇数目或者两个簇之间的距离超过了某个阈值。