关于k-means算法的源程序代码.%%%%%%函数说明%%%%%% %输入： % sample--样本集； % k--聚类数目； %输出： % y--类标； % cnew--聚类中心； % n--迭代次数； function [y cnew n]=k_means(sample,k)

实时大数据分析k-means算法 报告，源码+数据集 对超市购物记录集basket_row.csv数据集中的商品名称进行聚类，实现同一类商品，不同规格汇聚成一个大类的要求。

K-均值可见 K-Means聚类概念的可视化 演示： :

客户细分 该项目是关于使用K-means在购物中心进行客户细分。 该项目中使用的语言是Python。

多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果 多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果

主要介绍了python 代码实现k-means聚类分析(不使用现成聚类库),本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

本资源包括 线性回归，Logistic回归和一般回归，K-means聚类分析，独立分析，线性判别分析，增强学习，还有混合高斯模型和EM算法的的学习笔记，往后还有更新。

K-means聚类算法 简介 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。 K均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 算法 先随机选取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。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算

使用K均值的客户细分 使用K-Means聚类算法根据新近度，频率和货币价值（RFM）指标对客户进行细分

som matlab代码K均值聚类 Matlab中的K均值聚类算法在本节中，目的是在Matlab中使用聚类算法，并发现自组织图（SOM）神经网络如何将虹膜花朵拓扑分类成类，从而提供对花朵类型的深入了解和有用的工具进行进一步分析。 自组织图神经网络可以将鸢尾花按拓扑分类成类，从而提供对花朵类型的深入了解以及进一步分析的有用工具。 SOM是（1）竞争性学习人工神经网络（ANN）（2）地图的每个单元都减少相同的输入。 （3）单元竞争选择（4）修改所选节点及其邻居。 文件中包含用于检测人脸的matlab代码。