kmeans聚类算法，目前只支持一位数组。亲测可用。
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K均值（K-Means）聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的数据点划分为K个簇。下面是一个简单的K均值聚类算法的Python实现示例，使用NumPy库来进行数值计算
Python 19 次浏览
此Python代码实现了KMeans聚类算法，该算法是一种用于将数据点划分为k个组（簇）的无监督机器学习技术。该算法基于迭代过程，其中数据点被分配到簇中，然后簇的中心被更新，直到算法收敛或达到最大迭代次数。
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使用Kmeans分类算法，为各国体育水平分类。体育竞赛数据使用1988年至2012年奥运会奖牌数据一枚金牌得5分一枚银牌得3分一枚铜牌得1分德国和俄罗斯比较特殊，东西德统一前，他们各自参赛，终究是一个民族，因此将他们的奖牌数量做了合并处理，所有的苏联数据都视为俄罗斯，因为很难查阅资料区分出哪些苏联得
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KMeans 的图像聚类，用 OpenCV 来搞还是挺顺手的。你只要把图像像素拉成向量，调一下cv::kmeans()的几个参数，快就能分出区域来，像做个图像二值化、颜色分区，都还蛮实用的。OpenCV 自带的kmeans接口挺省事，基本上就是传入数据、设置聚类数量、选个初始化方式（建议用cv::K
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对算法进行深入分析，剖析其组成、类型和应用场景。
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#define MAX_NODE 50 void PostorderTraverse( BTNode *T) { BTNode *S1[MAX_NODE] ,*p=T ; int S2[MAX_NODE] , top=0 , bool=1 ; if (T==NULL) pr
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