双聚类算法是近年来提出的一种新的聚类方法,这种算法从思想上有别于传统的聚类算法,它主要强调在聚类时基因和条件聚类的同时性。 由于它具有诸多特性,它一出现就引起了各国科学研究学者的注意,并很快成为聚类领域的一个研究热点。其中Cheng and Church 算法又是其中最重要一种算法,其它算法都是从该算法演化而来。 本文在分析Cheng and Church 算法的基础上,对该算法进行了具体的实现。 同时对原算法第二阶段扩展空间过程进行了改进。改进后,在运行时间增加不多的条件下,试验的效果有了明
本文实例为大家分享了python K均值聚类的具体代码，供大家参考，具体内容如下
#-*- coding:utf-8 -*-
#!/usr/bin/python
'''''
k Means K均值聚类
'''
# 测试
# Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.kMeansTest()
# 二分Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.biKMeansTest()
# 地理位置 二分Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.cluste
