EM算法训练GMM的聚类函数vq_flat

其中EM-步骤为取条件期望(expectationexpectation))..而MM--步骤为取最大((maximummaximum))..这种交替的方法称为EMEM方法。这个算法的构思很简单,但计

kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类 供大家学习

1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解,运算速度较快,缺点

使用python进行dbscn聚类,同时做了可视化,参数自己调,数据集改下路径导进去就好了1111111111111111

这是模式识别的课程作业，有k均值聚类算法和ISODATA聚类算法，正对遥感影像或者图片进行聚类。写的算法较为粗糙，还请大家多多指教！

模糊聚类函数的matlab代码1，求模糊相似矩阵2，求模糊等价矩阵3，求聚类

Matlb-k mean clustering algorithm (self-programming function body)

DBSCAN聚类算法的实现,对图片内的物体进行分类,综合考虑了像素和像素点的位置,运行速度较慢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则

这个一篇对模糊聚类算法的改进文章。针对FCM原算法中的球形聚类的变化，使得对非球形的数据不太敏感。