K均值非监督分类java实现

用k-means聚类以及特征提取算法，实现道路标志检测。

模式识别系统聚类法之k均值算法，是无监督学习方法的一种，可以将模式分为k类，程序现在实现了将模式分为3类，供大家参考

用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。k和n是可变的。用图形化显示聚类结果。需要把两个文件放在同一目录下，运行wkmeans2D即可。

通过读入二维样本，利用K均值算法进行样本分类并保存结果至文件中

用C++实现k均值算法。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

一种半监督K均值多关系数据聚类算法

无监督机器学习 虹膜数据集上的K均值聚类 问题:问题是为虹膜数据集提供最佳聚类。 解决方案:我已经使用Elbow方法来找到最佳聚类的数量。 然后提出了K均值聚类算法,并将结果可视化。

C均值算法实现分类C++。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

摘要—极限学习机(ELM)是单隐藏层神经网络,并且比传统的神经网络具有更快的学习速度。 然而,内核ELM(KELM)由于其鲁棒性而越来越受到高光谱图像(HSI)分类的关注。 KELM中广泛使用的RBF

算法简介;算法描述 为中心向量c1, c2, , ck初始化k个种子 分组: 将样本分配给距离其最近的中心向量 由这些样本构造不相交 non-overlapping 的聚类 确定中心: 用各个聚类的中