基于K均值的文本聚类分析

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基于K均值聚类RBF网络程序与实现，有实例

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K均值算法是一种使用最广泛的聚类算法。算法以K为参数，把n个对象分为K个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间相似度较低。

针对轨迹序列长度不固定的特点,计算轨迹间的距离。采用K均值算法对轨迹样本进行聚类。

基于k-均值的RBF神经网络实现，matlab程序，基于k均值找到聚类中心，最小二乘法计算隐含层与输出层之间的权值。

基于matlab的图像K均值聚类算法程序