k均值聚类matlab

K均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，可以将n个数据分成k个簇，是数据挖掘中常用的算法之一。本文详解了算法原理、聚类思想和应用场景，并提供了实际案例和代码实现。如果您正在寻找一种高效且有效的聚类

本算法是对一张图片的像素点进行聚类，每个像素点是一个五维样本(x,y,r,g,b)进行聚类，其中x,y代表像素的位置，r,g,b分别代表个每个像素的图像特征RGB值。

用c++编的 十分好用,是数据挖掘的好工具

深入研究机器学习中一项常见而重要的算法——K均值聚类。K均值聚类与K近邻算法名字相似，但“K”的含义截然不同。在K近邻中，“K”表示与输入数据最接近的K个数据点；而在K均值聚类中，“K”表示将一组未标

算法简介 ? k -means 算法也被称为 k - 平均或 k - 均 值是一种得到最广泛使用的聚类算法 它 是将各个聚类子集内的所有数据样本 的均值作为该聚类的代表点算法的主 要思想是通过迭代过程

在Matlab平台编写的C均值聚类程序，已在Matlab环境下验证

k-means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。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对

在matlab中实现模糊c均值聚类，含聚类坐标和分类数目，源程序和运行结果，程序易于修改

c 均值聚类算法 matlab 程序,模式识别里比较有用的算法!

模糊c均值聚类 利用强大的图像处理软件matlab 实现的