K-means clustering (K-MEAN).rar
k均值聚类算法,k-means,实现
K均值聚类分割的多特征图像检索方法2013
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
采用matlab实现了k均值基本算法、谱聚类算法。里面有300个二维坐标作为待分类点。
基于matlab的图像K均值聚类算法程序
本代码适用于MATLAB环境下的遥感影像分类、K均值聚类等
初始聚类中心给定。K均值聚类算法首先是聚类算法。K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来
matlab开发-可变离散混合k均值聚类算法。一种混合数据集和数值数据集的聚类算法