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k-means
- k-means算法。包括一个测试的4类的测试数据集。
k-means-and-cure-in-Iris-Data-Set
- 聚类算法实验,采用两种不同类型的聚类算法:基于划分的聚类方法k-means和基于层次的聚类方法CURE，采用的数据集是：Iris Data Set，数据集中共包含150组数据信息。 材料中有详细的说明文档，具体介绍了算法实现的细节，很容易理解-Clustering algorithm experiment, using two different types of clustering algorithm: Partition-based clustering method k-means
K-means
- 针对一维数据集K-means算法的实现， 针对一维数据集K-means算法的实现， 针对一维数据集K-means算法的实现。-k-means
kmean
- 使用k-means算法对150个数据集进行分簇。-K-means algorithm using 150 data sets to carry out sub-cluster.
K-meansNB
- ：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K— me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记 录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据 集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。-: K-means algorithm will
K-MEANS
- 数据挖掘，K-means源码，数据集为iris-Data mining, K-means source code for the iris data set
kmeans
- 经典的k-means程序,包含了很多的数据集，具有几点的聚类程序的描述。以供大家参考。-kmeans
K-MEANS
- 该文档主要讲述的是K-means算法分析Iris数据集-The document covers the K-means algorithm for Iris data set
K-Means
- 这个目录包含了K - means算法的代码实现。源代码可以发现在KMEANS.CPP。样本数据isfound在KM2.DAT。 KMEANS程序接受输入向量的组成和计算使用K - means算法的集群中心。输出被定向到屏幕上。 -This directory contains code implementing the K-means algorithm. Source code may be found in KMEANS.CPP. Sample data isfound in KM2.D
K-means
- 这是一个用python实现的kmeans算法，示例数据集是一个300*2的文本文件-This is a python implementation kmeans algorithm, sample data set is a text file 300* 2
K-MEANS-Clustering
- 实现了一个聚类CMI算法，对给定一个数据集，按要求将其划分为三个类，并计算其分类的效率，并给出一定的结果比较及输出-It s a K-Means clustering algorithm
k-means-matlab
- 实现K-Means算法，并附带有数据集，以供检验-K-Means algorithm to achieve, together with the data set for testing
K-means
- KMeans算法，经典的数据挖掘算法，设置了三个中心点，初始化是采用读取数据集的三个点作为中心的。-KMeans Algorithm, it is very famous data mining algorithm, i set three center, and it was initialed by the data we classify.
k-means
- k-means分类测试，通过自己建造数据集测试分类方法使用效果-K- means classification test, by building their test data set classification method using effect
k-means-iris
- 运用k-means算法对IRIS数据集进行聚类分析-K-means algorithm is appliled to do cluster analysis for IRIS dataset.
K-Means-master
- 模糊C均值聚类算法的PYTHON实现，在UCI的IRIS数据集上实现-Fuzzy C-means clustering algorithm PYTHON realization, implemented on UCI s IRIS data set
k-means
- 机器学习中的kmeans算法用西瓜数据集4.0作为数据进行测试-Machine learning algorithms with watermelon kmeans data set 4.0 as the data for testing
K均值对iris数据集聚类
- k-means算法对irisdata数据集进行聚类(The k-means algorithm clustering the irisdata datasets)
数据挖掘关于Kmeans算法的研究(含数据集)
- 数据挖掘关于Kmeans算法的研究(含数据集)(Research on data mining about Kmeans algorithm (including data sets))
K-means聚类
- 应用K-means聚类算法，实现对iris数据集的分类(Using K-means clustering algorithm to realize the Classification of iris dataset)