# 聚类中心
K中心值实现聚类
一种聚类的方法,是一种采用k中心支的方法进行的方法
kmean中心聚类RGB空间
RGB空间基于kmean算法的图像分割程序，环境：matlab
K中心点聚类算法
最传统的K中心点聚类算法，具有易陷入局部最优和随机选取质心的缺点
Kmeans聚类初始中心的选择
K—means算法是一种重要的聚类算法，在网络信息处理领域有着广泛的应用．由于该终止于一个局部最优状态，所以初始类中心点的选择会
K_means聚类算法初始聚类中心确定matlab实现
改进的K-means聚类算法初始聚类中心确定，采用matlab实现，2016a的matlab，直接打开文件、添加路径就可以使用了
fcm是模糊c均值聚类算法确定最佳聚类中心
fcm是模糊c均值聚类算法，确定聚类中心以后，通过循环迭代
设置聚类中心的模糊C均值
设置聚类中心的模糊C均值大大的减少了迭代次数，matlab
初始聚类中心优化的kmeans算法.pdf
传统的k-means算法对初始聚类中心敏感，聚类结果随不同的初始输入而波动。为消除这种敏感性，提出一种优化初始聚类中心的方法，此
论文研究基于流形结构的多聚类中心近邻传播聚类算法.pdf
多聚类中心近邻传播聚类算法（MEAP），在处理任意形状具有流形分布结构的数据时，往往得不到理想的聚类结果。为此，基于流形学习的思
聚类法系统聚类法动态聚类法模糊聚类法
聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法。基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之