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K聚类
- 基于K均值聚类的图像检索：用K均值聚类方法提取图像特征进行检索-K-means clustering - based Image Retrieval : K-means clustering method of extracting image features Search
k均值聚类算法
- k均值算法的源代码-k means algorithm source code
以K－均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类
- 由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类，相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。-as K-means clustering algorit
kmeans聚类算法源码
- k均值聚类算法源码，比较经典，无解压密码-kmeans clustering algorithm source code,comparatively classical,no password for unzip
K均值聚类算法
- 是模式识别中的一种分类算法，用C++编程，很实用。
纹理分割
- Gabor小波多尺度滤波实现纹理分割，用到K均值聚类
均值聚类算法
- C-Fuzzy均值聚类算法采用的是给定类的个数K,将N个元素(对象)分配到K个类中去使得类内对象之间的相似性最大,而类之间的相似性最小。
K-均值聚类
- 采用k-均值发对图像进行聚类
k均值
- k均值聚类算法vc++实现，mfc
fastapcluster.zip
- 改进的邻近聚类方法，比k-means 和模糊c均值聚类好
将维对分和K均值算法分割图像
- 利用聚类算法分割图像，将维对分法只可将图像分为2部分，可以作为二值化的代码,K-均值法可将图像分为任意多部分。程序直接采用R、G、B三色作为特征参数，聚类中心为随机值，当然也可以采用其他参数，程序编译为EXE文件后速度还可以接受，但尚有改进的余地，那位高手有空修改的话，请给我也发份代码。-clustering algorithm using image segmentation, Victoria right method can on
good K-means clusters
- 这次上传的代码是关于K-means clusters的代码，希望能对大家有用。-The uploaded code is about K-means clusters.I hope it can be a help to everyone.
2655143923
- 此程序是在VC环境下实现k-means均值聚类算法-this procedure is in VC environment to achieve k-means clustering algorithm Mean
rbf_Kmeans
- 一个基于K均值聚类的ＲＢＦ神经网络，注释写的很明白，有不明白的地方可以发邮件问我。-a K-means clustering based on the RBF neural network, notes written very well, did not understand the local mail can ask me.
wykmeans
- 基于c语言实现的聚类算法，运行与visual c++环境下，可以实现均值聚类。-c language based on the clustering algorithm, the operating environment with visual c, means clustering can be achieved.
yk-kMEANS_3
- k-均值算法实现聚类，已经带有测试数据，vc++6-k-means clustering algorithm has been tested with data vc 6
k--junzhi
- k均值算法是模式识别的聚分类问题，这是用C实现其算法以下是程序源代码-k-means algorithm is pattern recognition Poly classification, which is used to achieve its C Following is the algorithm source code
K-Means
- K均值算法--- --- --- --VC代码编写-K 戮 霉脰渭脣茫 篓------ VC
KAVERAGE
- 图像检索中的K—均值聚类，以及改进的K——均值聚类算法
KMEANSII
- 神经网络中的K均值聚类算法II： 1.KMIn为输入数据文本，其中，第一个参数为所要聚类点个数，第二个参数为聚类点的维数,第三个参数为所要求聚类的个数 2.KM2OUT为经过K均值聚类算法II计算后得到的结果-Neural network in K-means clustering algorithm II: 1.KMIn input data for the text, of which the first parame