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KMeans_Module
KMeans_Module
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KMeans_Module
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KMeans 算法
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kmeans算法代码 Kmeans算法基本思想是：首先给出聚类的个数K，然后初始随机给定K个待聚类中心（也叫簇中心），按照最邻近原则把待分类样本点分到各个类，也就是样本点到哪个簇中心的距离最近，这个样本点就属于哪一类。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心，即新的簇中心坐标是这一类中所有数据点坐标的算术平均值，如此一直迭代，直到相邻两次迭代中簇心的移动距离小于某个给定的阈值P或是迭代次
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基于KMeans算法的入侵检测模型利用C++代码实现，包含了源代码，测试集(This is a c++ file)
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KMeans_Module-master.zip
（4个子文件）
KMeans_Module-master
KMeans.py
4KB
datasets
super.csv
14KB
a1.txt
50KB
KPrototypes.py
5KB
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