K均值算法的C语言实现
C语言实现了K均值算法，包含两个文件，一个是纯C++语言版本的，可直接运行，另一个是C和Matlab混合版本，通过图形化显示运行结果，能够以不同颜色标识不同的聚类。该版本使用了Matlab引擎，代码已经编写完成，用户只需在集成开发环境如Visual Studio中配置一些引用Matlab的环境，具体
K均值算法
当前话题为您枚举了最新的K均值算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
优化K均值算法主文件包.zip
优化K均值算法主文件包
K-Means K均值C语言实现里面有个小例子
模式识别里面的K均值算法的C语言实现比较简单。
vC++C均值算法分类实现
利用vC++实现了C均值算法分类。
Matlab：K-means聚类算法
Matlab实现K-means聚类算法。
基于局部均值漂移的快速目标跟踪算法
本算法实现了基于均值漂移的目标跟踪，针对传统算法计算量大的问题，进行了如下改进：
简化迭代: 算法迭代过程仅执行一次，大幅减少计算时间。
局部搜索: 在目标点移动过程中，仅考虑距离小于 2*hr 的像素点参与计算，避免全局搜索带来的冗余计算。
区域均值: 对于分类后的像素点，采用区域均值代替所有像
k-means算法简介及其应用
k-means是一种聚类分析算法，它将数据集分成k个不同的组或类别。该算法的主要思想是使组内点的方差最小化，同时使组间点的方差最大化。由于k-means算法简单易用，因此在许多领域都有广泛的应用，例如图像处理、自然语言处理和生物信息学等。除此之外，k-means算法也可以用于预测和分类。
基于MFC的K-Means算法实现
这份代码使用MFC编写，并实现了利用数据挖掘方法的K-Means聚类算法。
C# K-Means 聚类算法实战
C# K-Means 聚类算法实战
本项目提供完整的 C# K-Means 聚类算法实现，包含代码及详细注释，经过调试可直接运行。代码结构清晰，方便学习和修改。
主要功能：
读取数据
初始化聚类中心
执行迭代聚类过程
计算聚类结果
项目结构：
KMeans.cs：包含 K-Means 算法核心
K-Means 聚类算法数据集
该数据集专为 K-Means 聚类算法而设计，支持相关研究和应用。