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这是一个K-Means实验，希望能够加深K-Means的算法的理解
模式识别谱系聚类算法的一个实验，编写了一个函数对2维的特征向量集进行了分类，并进行了测试。
聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法。基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。 常见的聚类分析方法有
利用Hadoop平台进行大规模（百万以上）中文网页聚类的实验文档，里面有总体设计思路和源代码的一些说明
可执行代码，数据源文件，注释上部分为KMeans,即'''……'''框住部分，简单易用易懂
PPT较详细的讲述了k-means、em聚类、模糊聚类等不同聚类的算法原理和过程
这是模式识别的课程作业，有k均值聚类算法和ISODATA聚类算法，正对遥感影像或者图片进行聚类。写的算法较为粗糙，还请大家多多指教！
本程序采用C#实现了谱聚类，批处理文件中的参数为需要批处理的文件名，文件中的每一行为一个文件，在实际使用中，可以更加需要修改
压缩包里有三个matlab程序，分别是K-mean聚类、LVQ聚类和混合高斯聚类，数据为两类二维高斯分布的随机点。程序展示了三种聚类算法的基本使用方法。算法原理可以参考周志华《机器学习》的第九章聚类。
Sting聚类算法 matlab代码实现，输入二值图，输入label聚类编号 图
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