newman的快速聚类算法fast算法

在mathlab中实现的k-means算法，实验目的是通过减少图片颜色数来压缩图片，其中k-means算法用于找出图片中的16种聚类中心颜色，用这16种颜色代替图片中的每个像素上的颜色，然后显示图片并

关于聚类算法的特征选择，该文档源自阿里数据分析师的实战经验的总结，内容详实，可操作性极强，所以是不错的资源。

对聚类算法的简单总结。聚类分析的算法可以分为划分法（PartitioningMethods）、层次法（HierarchicalMethods）、基于密度的方法（density-basedmethods

K-means聚类算法在数据仓库与数据挖掘中广泛应用。该算法接受输入量k，然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。K-mea

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

层次聚类算法.rar

dbsan密度聚类算法matlab代码功能函数

Matlab 聚类算法 Kmedoid Kmeans GGclust FuzSam FCMclust

代码实现了聚类算法中的K-Means(k=2,k=3)和DBSCAN两个算法。

本资源通过matlab编写的动态模糊聚类算法，并且包含形成模糊矩阵的不同方法，最后形成直观的动态聚类图，结果十分直观，对理解模糊算法及动态聚类有相当大的帮助。