用VC或Java实现K-means聚类算法，分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验），提交实验报告与源代码。-K-means clustering algorithm for algorithm termination conditions, with a picture (their choice) as a data set to compare the running

K均值算法java实现，最简单的聚类算法，适合高斯聚类-K-means algorithm to achieve the java

根据深圳市出租车GPS数据所提供的信息，针对交通出行数据的空间分布特征，选取了4月18号这天的全天数据出租车载客后的行驶数据， 利用mtalab对数据的处理，筛选出出租车的起始点及拥堵的时段的行驶数据并通过kmeans聚类分析设定拥堵的标准，得到对于出租车在路段上的车速在小于2.15公里/小时的时候可以认为非常拥堵，拥堵的时段 5:00-7:00,12:00-14:00,19:00-21:00，非常拥堵的时间段为5:00-7:00，19:00-21:00。-analyse traffic jam

Kmeans聚类算法，采用Opencv开源机器视觉库-Kmeans clustering algorithm, using Opencv computer Vision library