SPSSK-均值聚类数据

简单实现平面的点K均值分析,使用欧几里得距离,并用pylab展示。 复制代码 代码如下:import pylab as pl #calc Euclid squiredef calc_e_squire(

算法简介;算法描述 为中心向量c1, c2, , ck初始化k个种子 分组: 将样本分配给距离其最近的中心向量 由这些样本构造不相交 non-overlapping 的聚类 确定中心: 用各个聚类的中

算法简介 ? k -means 算法也被称为 k - 平均或 k - 均 值是一种得到最广泛使用的聚类算法 它 是将各个聚类子集内的所有数据样本 的均值作为该聚类的代表点算法的主 要思想是通过迭代过程

fcm是模糊c均值聚类算法，确定聚类中心以后，通过循环迭代

设置聚类中心的模糊C均值大大的减少了迭代次数，matlab

c均值聚类的matlab程序，里面含有源程序，图片，算法介绍，还包括一份报告，详细介绍了算法的过程，希望读者都能看懂。

c均值模糊聚类的matlab程序，加GUI交互式界面。智能计算方面的。

FCM算法两种迭代形式的MATLAB代码，供数据挖掘、模式识别或图像处理等方面参考

此源代码实现了基于模糊C均值聚类的车牌定位，这是一个人机交互的车牌定位程序，绝对实用哦

Java Implementation of K-means Clustering Algorithm