基于聚类数和初始值的K_means算法改进研究

本文件里面含有k-means聚类的代码，代码是本人一个一个敲的，并对相应的照片进行聚类分析，将图像中的相似的区域进行聚类。

K_means聚类算法的研究

改进k_means聚类算法c代码

在传统的k-means聚类算法中，聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动，针对这个确定，提出一种优化初始聚类中心的算法。

Kmeans聚类算法研究综述详细介绍了Kmeans聚类算法

用matlab仿真实现的K-MEANS改进聚类，可以运行

：位置指纹法定位中所建立的位置指纹库能否正确反映指纹信号与位置之间的映射关系将影响最终定位效果。本文将一种改进的K．means聚类算法运用于WLAN室内指纹数据库的建立，较之传统K．means聚类算法

学习聚类算法代码，层次聚类和K-means聚类。

改进的K-means聚类算法初始聚类中心确定，采用matlab实现，2016a的matlab，直接打开文件、添加路径就可以使用了。

基于遗传算法的K_MEANS聚类改进研究

基于改进K_means算法的聚类分析研究

优化初始聚类中心的K_means算法用于K-MEANS算法的改进

k-means算法接受参数k；然后将事先输入的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得一个

摘要:传统的K-means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,针对K-means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-means算法,该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚

收稿日期:20101201;修回日期:20110302基金项目:哈尔滨市后备带头人基金项目(2004AFXXJ039作者简介:黄 韬(1982,男,黑龙江人,硕士研究生,研究方向为 企业智能计算;刘胜