基于python的k-means聚类算法的实现代码，不是调用sklearn库的实现方式，步骤清晰且比较详细！如有错误，欢迎批评指出，谢谢！

matlab实现k-means算法。数据集包 含 150 个数据样本，分为 3 类，每类 50 个数据，每个数据包含 4 个属性。可通 过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度 4 个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa， Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。在本实验中，仅选取 Iris 数据集 的第三和第四个特征，即花瓣长度和花瓣宽度来对 150 个数据样本进行分类。 在 K-means 算法中，首先要指定 K 的大小，即数据应该分为多少类，为探究 此指标对算法的影响，我们一共进行四组实验，分别指定 K=2,3,4,5。其次需要 指定初始的中心点，在本实验中，初始的中心点为随机指定的，因此需要对实验 多次运行。

为构建符合郑州市交通特征的乘用车典型行驶工况,选取60辆乘用车进行数据采集,将采集的有效行驶数据划分成120 744条运动学片段,采用主成分分析法对构建的特征参数矩阵进行降维、非线性化处理。选取戴维森-堡丁指数来确定最佳聚类数,并通过全局K-means聚类算法将主成分分析得到的4个主成分聚成3类,然后采用相关系数法从各类片段库中选取具有代表性的运动学片段,从而构建出郑州市乘用车典型循环工况(ZZ_DC)。通过与传统K-means聚类算法构建的工况比较,采用全局K-means聚类构建的工况更加准确地反映了郑州市乘用车在实际道路上的行驶状态。将ZZ_DC工况与国内一直采用的乘用车测试工况(NEDC工况)比较,结果表明,ZZ_DC工况与NEDC工况差异显著,因此,有必要开发出适用于郑州市交通特征的乘用车行驶工况。

order.csv是K-Means聚类算法使用到的数据集，通过K-Means聚类算法可以实现对于order.csv中的数据按照聚类中心进行聚类

03_案例三：K-Means算法和Mini Batch K-Means算法效果评估.ipynb6.85 kB3 分钟前 02_案例二：K-Means算法和Mini Batch K-Means算法比较.ipynb227 kB3 分钟前 01_案例一：K-Means算法聚类.ipynb

Matlab source code for EM algorithm EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % (EM_GM_fast is the modified version of EM_GM for speed enchancement. % The functionalities of EM_GM_fast and EM_GM are identical.)

k-means测试点集数据。

传统的k-means算法对初始聚类中心敏感，聚类结果随不同的初始输入而波动。为消除这种敏感性，提出一种优化初始聚类中心的方法，此方法计算每个数据对象所在区域的密度，选择相互距离最远的k个处于高密度区域的点作为初始聚类中心。实验表明改进后的k-means算法能产生质量较高的聚类结果，并且消除了对初始输入的敏感性。 关键词：数据挖掘；聚类；k-means算法；聚类中心

在Spark框架下实现了K_means算法和random forest算法

matlab代码粒子群算法Hybrid-K-means-Pso（MATLAB） K-Means的高级版本，使用粒子群算法对高维数据集进行聚类，可以更快地收敛到最佳解决方案。 “聚类”是一种用于对数据集中的元素进行分区的技术，以便将相似的元素分配给相同的群集，而将具有不同属性的元素分配给不同的群集。 快速，高质量的文档聚类算法在有效地导航，汇总和组织信息方面起着重要作用。 分区聚类算法更适合于对大型数据集进行聚类。 在此项目中，我们将实现带有K-means文档聚类算法的混合粒子群优化（PSO），该算法执行快速文档聚类，并且可以避免陷入各种高维数据集的局部最优解中。 PSO与K-means混合算法结合了PSO算法的全局搜索能力和K-means算法的快速收敛性。 对获得的结果进行分析，并比较该算法在大型数据集上的准确性和性能。 数据集：IRIS，扑克，心脏，避孕方法选择数据集（取自UCI存储库） 如果还需要gui和代码，请复制所有gui文件。 否则，只需复制您所需数据的各个Kmeans.m，KPSO.m和KPSOK.m文件，然后以相同的顺序执行即可。 还包括所有数据文件。 完整的信息，背景和