kmeans聚类算法

K—means算法是一种重要的聚类算法，在网络信息处理领域有着广泛的应用．由于该终止于一个局部最优状态，所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。这里提出了一种K—means算法的改进算法，

Matlab数字图像处理,kmeans聚类分割,带GIUI界面,分割聚类数可以输入。

该程序利用OpenCV中的K均值聚类函数Kmeans2对图像进行颜色聚类,达到分割的目的。 编写此函数的目的是:Kmeans2函数的用法有些难掌握,参考资料少,尤其是对图像进行操作的例子少,我找了很久

粒子群（PSO）与K-means结合是聚类分析中的重要方法之一，但都未考虑粒子更新导致的空类问题。提出基于多子群粒子群伪均值（PK-means）聚类算法，为该问题的解决提供一种有效途径，并与粒子群K均

这篇文档是基于改进K-means聚类的欠定盲分离算法，利用K-M聚类算法与SCA算法结合，实现对欠定信号进行盲分离的目的。文中提出的算法是一种经典的算法上改进的，希望对做盲源分离的有一定帮助，在此希望

基于K-means聚类算法的图像分割(MATLAB实现),如有需要，请下载！！

kmeans：是用Go编写的k-means聚类算法实现

针对传统BA（蝙蝠）算法易被局部极值吸引、发生过早收敛等问题，将莱维飞行搜索策略引入传统BA算法对蝙蝠的位置和速度更新方式进行改进，从而提高算法的全局搜索能力；通过引入非线性惯性权重平衡算法的全局和局

1.理解掌握K-means聚类算法的基本原理； 2.学会用python实现K-means算法 K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法，其中k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值（

基于K-means聚类算法的客户价值分析研究