聚类算法及应用

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

层次聚类算法.rar