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
用c++编的 十分好用,是数据挖掘的好工具
该函数能有效地实现k聚类图像分割方法,需自己设置类数
方便对于大容量的数据进行聚类压缩,K-means算法目前是比较主流的主流方法,亲测有效,需要的可以下载,有问题的也可以给我留言进行交流。
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
matlab实现模糊C均值聚类,附带包含600个2维数据的数据集,可视化展示结果。数据集有3类,分别分布在第一、二 三象限。
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
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