K中心点算法

行政区划数据是地理信息系统（GIS）中不可或缺的组成部分，提供了国家、省份、城市、区县等行政区域的详细信息。本资源名为行政区划数据(含中心点和边界数据)_2018，主要包括2018年的中国行政区域的相关数据，如编码、中心点坐标以及边界信息。这些数据在地理分析、地图制作、人口统计、商业选址等领域具有很高的应用价值。 行政区划编码是一个标准化的代码体系，用于唯一标识各级行政区域。在中国，通常采用GB/T 2260-2007标准，编码由6位数字构成，前两位代表省份，中间两位代表地级市，最后两位代表县或区。例如，编码110105指北京市的朝阳区。这些编码在数据分析、数据库管理和数据交换中至关重要，确保

数据挖掘中，针对多维数据的时空特性，分析了传统k-means算法的局限性。通过维度简化和排除聚类前的离群点，减少数据样本复杂度和离群点对聚类结果的影响。以数据空间中各维分量的聚类中心作为初始聚类中心值。实验结果表明，改进后的k-means算法显著提高了多维数据聚类的效率和质量。

八点算法的 EVD 降维技术，在双视图三维重建时，表现还挺亮眼的。传统 EVD 搞出来的偏差和误差都挺大，主要是因为噪声太“花”、矩阵太“病”。文中用的做法比较巧，自动带预白化+正则化这俩功能，而且直接把优化维数从 9 压到 4，省事还快。如果你搞过三维重建或者计算机视觉的事儿，那这个思路你应该会蛮喜欢的。

西电数据挖掘作业——K中心聚类Python3实现 在本项目中，“西电数据挖掘作业——K中心聚类Python3实现” 是一个关于数据挖掘的实践任务，主要聚焦于运用Python3编程语言实现K-Means聚类算法。K-Means是一种常用的无监督学习方法，常用于将数据集划分为K个不同的簇。每个簇内的数据相似度高，而不同簇之间的相似度低。 K-Means算法基本步骤 初始化：选择K个初始质心（centroid），通常随机选取数据集中的K个点。 分配数据点：将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇。 更新质心：计算每个簇内所有点的均值，将此均值作为新的质心。 迭代：重复步骤2和3，直到质心不再显著

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

2020年最新的省市区县adcode和citycode数据，包含层级信息以及地图坐标中心点的SQL文件，可用于查询citycode和adcode。

这是基于最大相关熵准则的迭代最近点算法（ICPMCC）的Matlab实现源代码。项目提供了ICP算法及其变体的代码，包括使用迭代最近点算法和相关熵的精确二维点集配准，以及基于点对应和相关熵的鲁棒刚性配准算法。此外，还包含了使用点到平面距离和相关熵进行基于激光雷达的精确点集配准的论文。

本项目通过分析不同背景舞者的动作模式，探寻舞蹈中肢体的语言，揭示舞者的动作特征。 该项目采用聚类技术（主要是k均值）分析动作模式，并使用k均值的变体——顺序k均值算法进行在线聚类，集成到实时交互式舞蹈表演组件中。 计算系统根据舞者的训练识别模式，形成反馈循环，促进舞者与机器的交流。该系统使用定制数据库，突出不同运动形式的差异，并重视运动选择过程。

K 值聚类算法的原理挺简单，核心就是找中心、分组、再更新中心，循环几次就能把数据聚成类。用 MATLAB 来搞这个还挺顺手的，内置函数kmeans方便，几行代码就能跑起来，响应也快，结果还靠谱。你要是懒得自己从头写，那直接用kmeans(X, K)就完事。 MATLAB 的kmeans支持不少参数，比如'EmptyAction'可以控制遇到空簇怎么。加上'singleton'后，会用一个数据点临时补上，挺实用的，尤其是数据有点稀的时候。 聚类效果不稳定？率是初始化惹的祸。随机选质心嘛，有时候就是不靠谱。你可以试试K-means++初始化，质心选得分散些，跑出来的结果也更稳。这在图像分割里有用，

k-means 算法的实现源代码挺，适合想入门机器学习或者数据的小伙伴。它的核心思想就是通过聚类把数据分组，算法会尽量确保每个组里的数据尽相似，不同组的数据差异大。你可以用 Python3 实现，像 NumPy 和 Pandas 这种库也都挺常见，你做数值计算和数据。这个压缩包里有详细的代码，可以帮你快速了解如何实现 k-means。主要的代码文件就是kmeans.py，用来实现算法的核心部分。比如，你可以通过main.py加载数据并运行聚类，再用visualize.py做可视化，看看聚类效果。requirements.txt也列出了需要的依赖，适合快速上手测试。如果你是学习大数据或者想知道如