论文研究基于初始聚类中心选取和数据点划分的K均值聚类算法 .pdf

在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断 有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改 变度

最传统的K中心点聚类算法，具有易陷入局部最优和随机选取质心的缺点

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,预将数据分为K组,则随机选取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类

针对模糊c-均值(FCM)聚类算法受初始聚类中心影响,易陷入局部最优,以及算法对孤立点数据敏感的问题,提出了解决方案:采用快速减法聚类算法初始化聚类中心,为每个样本点赋予一个定量的权值,用来区分不同的

将模糊集理论和k-means聚类联系起来,设计了模糊k-means聚类算法,其聚类效果比单纯的k-means要好。

基本上是copy的压缩包里的文档。原程序只能处理1维的，改成了可以处理任意维的；改成了文件读取数据；修正了内存泄漏的问题。

应用c#实现k均值聚类算法，已通过调试，且安全无毒，请放心下载

本算法用C#编写,可以实现将平面上的十个点分为两组.

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。