最大最小K-means聚类算法下载

PIPI_333 2018-08-31 09:30:36
用C语言写的K-means聚类算法，有助于初学者的学习使用
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机器学习（二）：二分K-means算法（进阶篇）
本文介绍二分K-means算法，它是k-means算法的优化，属于分层聚类的分裂法，能解决k-means局部最优问题，还可加速执行。文中阐述其优点、步骤，给出实践内容，包括扩展任务、数据集信息，最后介绍实现算法的思路、原理、步骤、相关函数及代码运行结果。
2019美赛b题：基于Weighted－K－means聚类模型的选址
本文介绍了博主在2019年美赛B题中使用Weighted-K-means聚类模型解决选址问题的过程。首先确定了所需选址的数量，然后详细解释了k-means聚类模型，接着引入了Weighted-K-means模型以适应不同城市的需求权重。通过Matlab实现并得到了选址结果，展示了算法在实际问题中的应用。
PostGIS 中的 K-Means 聚类操作及应用
本文介绍了K-Means算法，包括其原理、评估方法等。还探讨了PostGIS中的K-Means聚类操作，PostGIS是POSTGRESS数据库的空间扩展插件，提供多种聚类功能。重点介绍了ST_ClusterKMeans函数，可进行二维、三维及加权聚类，并分别阐述了平面聚类、地心聚类和加权聚类的特点与应用。
利用K-Means聚类算法进行文档聚类
本文介绍了如何使用K-Means聚类算法，结合余弦距离对500份中文英文文档进行分类，形成20个类别，并展示了聚类结果、代表性文档和计算方法。通过实例演示了如何预处理文档，以及关键步骤和代码实现。
python代码实现K-means算法
本文详细介绍了一种不依赖第三方库的手写K-means聚类算法实现过程，包括数据加载、距离计算、质心初始化及核心算法流程。并提供了完整的Python代码及运行结果。
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