K-means algorithm + SVM for data classification
模式识别系统聚类法之k均值算法,是无监督学习方法的一种,可以将模式分为k类,程序现在实现了将模式分为3类,供大家参考
用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。k和n是可变的。用图形化显示聚类结果。需要把两个文件放在同一目录下,运行wkmeans2D即可。
K均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法,可以将n个数据分成k个簇,是数据挖掘中常用的算法之一。本文详解了算法原理、聚类思想和应用场景,并提供了实际案例和代码实现。如果您正在寻找一种高效且有效的聚类
本算法是对一张图片的像素点进行聚类,每个像素点是一个五维样本(x,y,r,g,b)进行聚类,其中x,y代表像素的位置,r,g,b分别代表个每个像素的图像特征RGB值。
用c++编的 十分好用,是数据挖掘的好工具
通过读入二维样本,利用K均值算法进行样本分类并保存结果至文件中
整理的matlab的K均值聚类算法,可以直接运行,包含K均值二维聚类算法,包含K均值三维聚类算法,包含K均值多维聚类算法函数模型
本程序实现了模式识别中的K均值聚类分析,有比较满意的结果
用C++实现k均值算法。k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚
