C++环境下的k-means聚类算法，实现图像分割

模糊C均值聚类图像分割算法的matlab实现，，模糊C均值聚算法matlab实现。图像研究的

天真_K_均值 使用劳埃德算法的K-Means聚类的超简单实现。

掌握VC环境下k-mean聚类算法和模糊k-mean聚类算法的编程实现方法

用matlab编写的基于K-means图像分割，可直接运行.m文件。

图像分割方向论文的思维导图

本文介绍K均值聚类算法在图像分割中的应用，提供MATLAB代码实现，通过简单的修改就可以直接运行。除了介绍算法原理和实现方法，还详细说明了如何调整聚类数量以及如何评估图像分割效果。希望对图像处理和计算

数据挖掘中,K-means方法的java实现源码。

本程序在对图像进行纹理分析（基于共发矩阵的方法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！

对文本进行聚类，文本预处理-->构造特征向量-->聚类，压缩包内含有实验用语料

输入一幅字形二值图,该代码实现简单的k-means聚类,聚成的k类就是k个笔画