Classification Based on K-means and Structured Sparse Coding

AFastProximalMethodforConvolutionalSparseCoding.pdf

Sparse coding and dictionary learning with class-specific group sparsity

由制作的信息图 演示版 请参阅: : (可能不是最新的代码)。 using fmt::print, std::array, kmn::DataPoint; using kmn::print_clust

k-means-u *算法 非本地跳转和贪婪重试可改善k-means ++聚类 该存储库包含建议的k-means-u和k-mean-u *算法的示例python代码。 快速开始 克隆存储库: git

龙兴计划---浙大的课件, 主讲人是裴健教授(韩家炜的大弟子)。主要介绍了聚类分析。

k-means和k-method算法

本人自己写的代码 手动输入聚类中心 设置聚类迭代次数 用java实现的 当迭代的相邻的聚类中心不再变化时 程序就结束 而且程序有比较详细的注释

k-Means 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。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获

K-MEANS算法的matlab实现,经实测试无误,大家放心下载。

Matlab实现K-Means算法,附带测试数据集~可运行