基于opencvK聚类代码

Shadow set based clustering algorithm

Clustering program based on vc++

基于mapreduce的聚类算法研究，云计算环境下基于hadoopmapreduce编程模型下，聚类算法实现论文。

：将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中，提出了一种核K-均值聚类算法，算法的主要思想是：首先将原空间中待聚类的样本经过一个非线性映射，映射到一个高维的核空间中，突出各类样本之间的特征差异，然后在这个

分层聚类算法的优点在于它可以在不同粒度上对数据进行探测, 然而一旦出现一组对象合并时, 类之间就不能交换对象, 因此在合并前, 必须花费大量时间计算单链接距离( 或全链接距离)

在此采用均值聚类和边缘检测很好的实现了车牌的定位

聚类算法是一种在机器学习领域广泛应用的方法，它通过将数据集分成不同的群组来发现数据的内在结构。本文通过对不同聚类算法的研究进行综述和分析，总结了各种聚类算法的原理、优缺点以及在各个领域中的应用情况。同

本算法是vc6.0下实现的几种聚类算法，作为大家编程研究有一定帮助，其中isodata算法还有待改善，实现不是很完整

FLICM聚类算法 包含两个代码：C代码与matlab代码；都可以运行出来。供共同研究图像分割的同学共同学习

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