JavaScript实现k-Means算法（附完整源码）

演示版 现场演示 在您的机器上 网页 python -m SimpleHTTPServer; 在打开浏览器 命令行 $ node bin/kmeans.js sample-data/data100.csv 3 结果群集将被写入./out/iteration*/cluster*.csv。 最后的迭代表示算法的结果。 用法 var kmeans = require('kmeans'); var km = kmeans.create([ [1, 2], [5, 4], [2, 5], [8, 4] ], 3); var result = km.process(); console.log(result.means); console.log(result.clusters); console.log(result.variances); 引擎盖下 for(var i =

D3.js中k均值聚类算法的可视化 ================================================== ========== k均值聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘的聚类分析中很流行。 k均值聚类旨在将n个观察值划分为k个聚类，其中每个观察值均属于具有最均值的聚类，作为聚类的原型。 这导致将数据空间划分为Voronoi单元。 资料来源： 在查看实际的算法。 源代码布局 media\ media files kmeans.css CSS stylesheet index.html webpage demonstrating the algorithm kmeans.js JavaScript file with the source code for the algor

本项目为“基于Java和Web技术的K-Means聚类算法设计源码”，包含153个文件，其中包括75个GIF图像文件、32个Java源文件、27个JavaScript脚本、5个CSS样式文件、3个PNG图像文件、2个XML配置文件、2个HTML页面文件、1个...

KmeansJavaScript实现 这是用于向量聚类的kmeans算法的基于javascript / node.js的实现。 技术教程 用创建的该库的解释了kmeans背后的理论，并展示了该库的工作原理！ 设置 npm install kmeansjs 或手动 git clone https://github.com/stevemacn/kmeans npm install 用法 //Creating 3 clusters with vector dataset var vector = [ [10, 2, 30], [30, 20, 2], [30, 30, 3], [10, 10, 1], [20, 1, 30], [1, 25, 30] ] kmeans(vector, 3, function(err, res) { if