聚类算法java源代码，聚类算法代码实现

k-means聚类算法的java代码实现文本聚类

1、写一个使用K-Means文本聚类算法对几万条文本记录（每条记录的特征向量大约10来个）进行文本聚类时，由于程序细节上有问题，就导致了Javaheap space的内存溢出问题，后来通过修改程序得到了解决。

2、根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。将D中全部元素按照新的中心重新聚类。重复第4步，直到聚类结果不再变化。将结果输出。

3、K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。

4、由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心(centroids)，移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。

5、K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 ，对结果影响很大。对噪音和异常点比较的敏感。用来检测异常值。

6、学习内容：无监督聚类算法K-Means k-means：模型原理、收敛过程、超参数的选择 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。

相关问答

Q1: java图形界面设计实验,求源代码

自己写的石头剪子布代码，有图形界面，可以把自己选中的图片命名为.jpg放到工程目录下做背景图片。

下面的程序可以直接通过编译运行，自己寻找要用到的代码段。

个人见解，总体需要两个二维数组（一个存储正确图片排列 Array1 String[][]，一个随机生成图片排列Array2 String[][]），一个一维数组来存储图片的名称Array3 String[]，。

Q2: Java100行以上源代码,至少五个class以及一个interface,可以简单...

最简单的java代码肯定就是这个了，如下：public class MyFirstApp { public static void main(String[] args){ System.out.print(Hello world)；} } “hello world”就是应该是所有学java的新手看的第一个代码了。

可以，只能有一个public class，但是你可以定义很多public static class或者interface 定义很多非public 嵌套 class。

一个简单的java程序由java包（如：import java.awt.*）、类声明 、变量、构造方法（可缺省）、方法 这几部分构成。java程序中至少要有一个类被声明为public。

javac FirstApplet.java 记住大小写敏感！或者编译成功，这时屏幕不输出任何信息，或者有错误发生。若没有错误，则会在目录里生成一个名为FirstApplet.class的文件与FirstApplet.java并列。

Q3: 求编写一个超级简单的Java的程序源代码

1、实现一个java程序，主要有三个步骤：编写源代码，编译源代码，运行。java的源代码必须先编译，然后才能由JVM解析执行。

2、代码（code）是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。

3、下面的程序可以直接通过编译运行，自己寻找要用到的代码段。

4、上面 wuzhikun12同学写的不错，但我想还不能运行，并且还不太完善。

Q4: 编程语言自选,基础要求是能够使用已有软件库的函数,高级要求是自己编写...

以下是一个使用Python编写的k-means聚类算法的示例代码，其中使用了NumPy和Matplotlib库。

编程一般来说还是先学C语言，其实你不学C直接学C++也行，因为在C++中也包含很多C语。但是我还是建议先学c.虽然要多花点时间但是对你以后过渡到C++和理解一些编程的基础知识，基本概念是很有好处的。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。所以Python是一种相当高级的语言。

计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言，高级语言三大类。

选择编程语言和工具：了解不同的编程语言和工具，并选择适合你的学习目标和兴趣的一种。一些常见的编程语言包括Python、JavaScript、Java等。互动开发环境（IDE）常用的有Visual Studio Code、PyCharm等。

Q5: opencv有L-K均值层次聚类算法吗?

1、如何在opencv中使用层次聚类算法 Invalidate只是放一个WM_PAINT消息在队列里，不做别的，所以只有当当前函数返回后，进入消息循环，取出WM_PAINT，才执行PAINT，所以不管Invalidate放哪里，都是最后的。

2、(2)给定一个较小的K值，K-Means聚类计算比大量变量的层次聚类更快。 B.K-Means聚类的应用 K Means Clustering算法被大多数搜索引擎(如Yahoo，Google)用于通过相似性对网页进行聚类，并识别搜索结果的“相关率”。

3、K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。

4、我觉得可以。Kmeans算法应用比较广泛，不过你需要把像素值转换成它需要的参数。

5、K-均值聚类可以是最常见的聚类算法，并涉及向群集分配示例，以尽量减少每个群集内的方差。 它是通过 K-均值类实现的，要优化的主要配置是“ n _ clusters ”超参数设置为数据中估计的群集数量。下面列出了完整的示例。

6、这与k均值聚类不同，k均值聚类方法用圆形表示。但是，该算法对于不服从高斯分布的数据集根本不起作用。这也是该方法的主要缺点：它更适用于理论问题，而不是实际的测量或观察。

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