📚 K-Means技术资料

📦 资源总数：133
💻 源代码：461
k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取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。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

🔥 K-Means热门资料

查看全部133个资源 »

💻 K-Means源代码

查看更多 »
💻
k-means算法.txt
💻
the k-means procedure.htm
💻
k－means聚类.txt
💻
k-means clustering.pdf
💻
k-means算法1.txt
💻
k-means算法matlab实现方法.txt
📂 K-Means资料分类
🔥 热门资料 查看最受欢迎的资源 💻 源代码 程序代码与工程文件 📚 全部资料 133 个资源