文件名称:kmeans

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 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。-k-means algorithm takes parameters k and then advance the input data object is divided into n-k-clustering in order to make the clustering obtained to meet: the object of the same cluster in the high similarity and objects in different cluster little similarity. Cluster similarity is the use of objects in each cluster obtained by means of a " central object" (center of gravity) to be calculated.
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kmeans\Debug\kmeans.exe

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......\.....\kmeans.pdb

......\kmeans\Debug\BuildLog.htm

......\......\.....\FileClass.obj

......\......\.....\kmeans.exe.intermediate.manifest

......\......\.....\main.obj

......\......\.....\mt.dep

......\......\.....\vc90.idb

......\......\.....\vc90.pdb

......\......\FileClass.cpp

......\......\FileClass.h

......\......\kmeans.vcproj

......\......\kmeans.vcproj.ZhangMuhua-PC.Zhang Muhua.user

......\......\main.cpp

......\kmeans.ncb

......\kmeans.sln

......\kmeans.suo

......\......\Debug

......\Debug

......\kmeans

kmeans

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