多伦多社区的分割和聚类 源码

压缩包里有三个matlab程序，分别是K-mean聚类、LVQ聚类和混合高斯聚类，数据为两类二维高斯分布的随机点。程序展示了三种聚类算法的基本使用方法。算法原理可以参考周志华《机器学习》的第九章聚类。

多伦多大学计算机系助理教授 Roger Grosse 开设的《神经网络与机器学习导论》课程涵盖了从机器学习基础知识到深度学习、强化学习等高阶内容，是AI从业者最佳的学习上手材料之一。

主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

其中EM-步骤为取条件期望(expectationexpectation))..而MM--步骤为取最大((maximummaximum))..这种交替的方法称为EMEM方法。这个算法的构思很简单,但计

k均值聚类算法 matlab程序 资料 用于分割

基于K-means聚类算法的图像区域分割，首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心，其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累，计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得

基于模糊聚类的图像分割技术研究，主要是对图像分割的经典方法进行了介绍，并对具体问题了作出修改。

基于SAR图像灰度特征的谱聚类分割，用matlab实现，先用harr小波做处理，后用谱聚类算法，对图像进行分割

(matlab)基于正余弦算法的进化聚类图像分割目标函数：簇内距离用距离测度图像特征：3个特征（R，G，B值） 它还包含一个基于矩阵的示例，其中包含大小为15的输入样本和2个特征

图像分割（阈值迭代法和K-均值聚类法）,带测试图片。注意没有提供GUI界面。