算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。
源码为java实现
源码为java实现
2023/11/20 2:12:44
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k-means算法接受输入量k；
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；
而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；
而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
2023/11/11 15:04:35
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基于内容的图像检索技术：1、基于颜色的图像检索：用的是二分K-means算法实现的2、基于纹理的图像检索：用的是灰度共生矩阵实现的3、基于形状的图像检索：用的是形状不变矩法实现的语言：python工具：VScode数据库：没用数据库，图像特征值直接放在txt文件里图像来源：Corel图像库中2000幅图像（资源里放在image.orig文件夹里）该项目可以直接使用！
2023/11/6 22:22:33
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hadoopk-means算法实现java工程的打包类，可直接在terminal中运行，运行命令为：$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarClusterDemo.jarmain.Cluster然后直接确定就可以看到提示的运行参数或者参考下面：+"\n" +"\t:输入文件路径\n" +"\t:输出文件路径\n" +"\t:初始中心路径\n" +"\t:临时输出文件路径\n" +"\t:循环最大次数\n" +"\t:聚类中心变化阈值\n" +"\t:聚类中心数目\n" +"\t:原始数据属性数目\n" +"\t:reduce数目");
2023/10/30 8:43:26
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在一个经典的k-means算法程序上的改进，能够对图像进行分层输出，最大分层数位32.程序采用的是vs2005实现，内附有实验源码及实验结果图像,包括分2、4、8、32层的结果，希望对图像分割感兴趣的朋友有所帮助。
2023/7/2 16:53:26
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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