MATLAB 模式识别 k_means k_means++ vq

k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个

基于k-means的图像分割 包含模式识别 matlab程序代码

K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据

Java编写的k-means算法，其中kmeans.text写的是k-means文本聚类，效果能达到90%多，其中k-means.figure写的是k-means数字聚类，用于学习机器学习，可以运行

K-means 的一种改进算法，既能够确定k-means的聚类中心，又能够提高算法的效率！

各种聚类程序，包括生成聚类树、k-means，模糊k-means等，中文注解

K-means算法MATLAB程序可以直接运行，有助于初学者的学习使用

matlabsift，k-means等算法工具箱

数字图像处理的k-means算法实现，能够完全把图像分割为k个聚点，进而把图片分为k中不同的颜色，比如：k=2，图像包含两种颜色（黑，白）；k=3，图像包含两种颜色（黑白灰），等等。随着k值越大，图像

K-means应用于图像处理matlab程序，自动将图像颜色聚类至少数K种