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简单实现平面的点K均值分析,使用欧几里得距离,并用pylab展示。 复制代码 代码如下:import pylab as pl #calc Euclid squiredef calc_e_squire(
算法简介;算法描述 为中心向量c1, c2, , ck初始化k个种子 分组: 将样本分配给距离其最近的中心向量 由这些样本构造不相交 non-overlapping 的聚类 确定中心: 用各个聚类的中
Matlab 的fast kmean算法,解决快速分类问题。
1应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小,占内存大小,图片数据结构,线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别,每个类别的颜色 压缩图片生成:以聚
模式识别的经典算法之一，动态聚类的k均值算法，采用matlab进行编程
K均值动态算法,实现动态聚类,适合初学者研究。
模式识别中聚类分析经典算法，K-均值算法，C语言编写，可以读入文件，处理任意维数和任意个数的特征向量，附有测试数据。
一个关于k均值算法代码，是平时的一个课堂作业，需要的课可以看看
非常好用的K-均值算法（k-means）,内附多个详细的例子，非常适合初学者学习使用
k-means算法处理Iris数据,实现的效果还是不错 的，望大家改进
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