K均值聚类算法-matlab实现

K均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法，常用于数据挖掘、图像分割等领域。本文从算法原理、流程、参数设置等方面详细解析K均值聚类算法，并结合实际应用场景进行案例分析。同时，还介绍了K均值算法的改进和优化

k均值聚类代码,主要是随机产生一个矩阵,然后将其聚类。

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。

　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

模式识别K-均值聚类法matlab实现程序

主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

K-cluster (implemented by Matlab)

K-means，传统计算K均值的一种聚类算法，因其复杂度抵而应用最为普遍的一种聚类方法

改进的K-means聚类算法初始聚类中心确定，采用matlab实现，2016a的matlab，直接打开文件、添加路径就可以使用了。

K-means clustering (K-MEAN).rar