K-means算法详解 常用K-means聚类方法介绍和详解
K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似
k_means.m MATLAB,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,
本实验为了解和测试模糊算法并在实际背景下进行应用。 1、 寻找合适的具有实际意义的数据集。 2、 根据数据集进行matlab自带的kmeans函数和fcm函数进行分类与分析。 3、 自己设计算法myK
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k-means数据机器学习加油
K-means 的MATLAB程序,经过调试可以运行,效果不错。
k-MEANS聚类算法,有详细的解释,已经验证过,效果还不错。
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