Python实现Kmeans聚类算法
本节内容：本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来，第一道题目是Kmeans
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。...
本节内容：本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来，第一道题目是Kmeans
本文主要内容：聚类算法的特点聚类算法样本间的属性(包括，有序属性、无序属性)度量标
算法简介SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，将高维空间中相似的样本点映射到网
k-means聚类算法k-means是发现给定数据集的k个簇的算法，也就是将数据集聚合为k类的算法。
本文实例讲述了Python基于聚类算法实现密度聚类(DBSCAN)计算。分享给大家供大家参考，具体
本文实例讲述了Python实现的KMeans聚类算法。分享给大家供大家参考，具体如下：菜鸟一枚，
一.分散性聚类(kmeans)算法流程:1.选择聚类的个数k.2.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，
1.场景描述一直做java，因项目原因，需要封装一些经典的算法到平台上去，就一边学习python