经过本人修改成类模式后的Kmeans聚类算法
经过本人修改成类模式后的Kmeans聚类算法，对类成员有详细注释。...
KMeans技术资料
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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。
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This directory contains code implementing the K-means algorithm. Source code may be found in KMEANS.CPP. Sample data isfound in KM2.DAT. The KMEANS ...
kmeans聚类算法c版本 应用于三维数据操作
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kmeans算法实现 a simple k-means clustering routine. returns the cluster labels of the data points in a
kmeans算法实现 a simple k-means clustering routine. returns the cluster labels of the data points in an array....
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