各种聚类算法比较分析

层次聚类方法概述层次聚类方法将数据对象组成一棵聚类树根据层次分解是自底向上合并还是自顶向下分裂进一步分为凝聚的和分裂的层次聚类层次聚类方法概述凝聚的层次聚类一种自底向上的策略首先将每个对象作为一个簇然

基于matlab软件设计的模糊GK聚类算法，进行数据的聚类分析

包括主流的几种动态聚类算法：K-means，K-means的改进算法，DBSCAN算法等等，还有数据作图代码，代码详细明晰！适合想学习动态聚类算法的朋友！

包含了kmeans和kmedoids两种算法的MATLAB代码，每种算法都用多种方法实现了，且均采用了一维数据和二维数据

可以运行老师的例子，结果和别人对过，可以采用多种输入，这个程序可以定很多点可以研究k-means算法性能

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