【程序老媛出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab k-means算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： matlab实现 k-means算法 程序 包含完整代码 非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于半监督K-means的主动学习聚类算法 ，孙凯，孟祥武，针对K-means算法对初始聚类中心敏感，针对不规则聚类簇效果较差的缺点，提出了一种基于半监督K-means的主动学习算法。为了针对指定的k

简单的实现了K_means算法的可视化，这里分析的主要是坐标信息，数据源是文本信息txt文件。数据源大家可以修改

从网上找的代码自己改了下，写了了个短小的人工智能作业K-MEANS算法

大数据挖掘课程作业。提出一种利用聚类和分类等数据技术来挖掘B站中具有高价值的up主。通过挖掘B站up主的视频播放信息，能够获得其点赞量、播放量、留言反馈等各种信息。基于这些信息对up主进行聚类，讲up主分为不同价值的群体。文中主要使用K-Means聚类算法来对B站up主群体进行分类，从而反映出不同up主的价值，并以此为依据来推送有高价值的up主，于平台、于用户而言都是有益的。实验结果显示，该方法展现出很好的分类效果。

该函数用于训练用于矢量量化的码本。 首先将数据集拆分为两个集群，然后找到每个集群的均值（质心）。 找到每个向量与这些质心的距离，并且每个向量都与一个集群相关联。 每个簇的向量均值首先替换质心。 如果总距离没有显着提高，则质心每个都分裂为两个。 这种情况一直持续到达到所需的集群数量并且改进不大。

Matlab代码sqrt 该存储库包含用于产生手稿结果的代码：（）。 代码-PCSKM exeSimus.m：运行整个分析并将结果存储在./GenRes/results文件夹中。 该文件包含以下选项： 确定： 0/1开始时不带或带有随机种子。 JMPCKM_OVERLOAD： 0/1使用重载或非重载MPCK-Means。 该库用于MPCK-Means算法。 看 。 CONSTR_PERC： 0/1根据大小使用固定数量的约束或百分比。 日志： （0）无日志文件且无显示，（1）仅日志文件，（2）仅显示，（其他）显示和日志文件。 constraints_type：要使用的约束类型； 0/1激活ML和/或CL，当从所有可用约束中选取-1则随机约束时，则同时选择了1则相等数量的每种类型的牺牲子。 Constraints_number：要使用的固定值或约束的百分比。 citer：每个约束的迭代次数 sstep：要测试的稀疏性参数值，从步骤1.1到sqrt（尺寸），步长为sstep 。 maxIter：算法迭代以达到收敛。 k折：选择k进行k折验证。 CVstatsPer.m：生成有关数据集的统计信

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)

大规模数据聚类的基于随机梯度下降的K-Means算法

目前在教学管理中, 通常采用算术平均线性划分法对学生成绩进行分析评价, 难以准确地反映学生真实的学习情况. 笔者运用K-means 算法对上海市某高级中学某班的一次试卷成绩进行聚类, 并对聚类结果进行了详细分析, 为制定有效的教学及学习策略提供相关依据.