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K均值聚类
- 对图像进行K均值聚类的程序
用matlab实现K均值聚类算法
- 用matlab实现K均值算法
图像模糊C-均值聚类
- 图像聚类分割是图像处理的基本操作，该文件含有C-均值聚类分割算法思想以及matlab源程序
k均值聚类算法源代码
- K均值聚类算法源代码-K-means clustering algorithm source code
k均值聚类算法
- k均值算法的源代码-k means algorithm source code
K－均值聚类算法C++编程
- K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点，本人正在编制模拟退火程序进行改进。希望及早奉给大家，倾听高手教诲。-K-means clustering algorithm pr
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
属性均值聚类二叉树及其在人脸识别中的应用
- 采用二叉树数据结构，属性均值聚类算法在图象识别中的应用。-using a binary tree data structure, attributes means clustering algorithm in image recognition applications.
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
- K均值聚类算法图像分割，最传统的一种分割方法(K mean clustering segmentation)
模糊C均值聚类（FCM）
- 模糊C均值聚类，matlab程序，简单易懂，程序可以运行。(Fuzzy C means clustering, Matlab code, easy to understand, the program can run.)
基于遗传模拟退货的聚类算法
- 基于遗传算法和模拟退火的模糊均值聚类算法(Fuzzy mean clustering)
直觉模糊C均值聚类
- 对所获取的数据进行无监督的直觉模糊C均值聚类(intuitionistic fuzzy C-means clustering)
k均值聚类
- 用VC++写的K均值聚类算法，可以直接使用(K mean clustering algorithm is written by VC++ , which can be used directly.)
模糊C均值聚类算法
- 模糊c-均值聚类算法通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的，一般用于故障识别与分类。(Fuzzy c- mean clustering algorithm obtains the membership degree of every sample point to all class centers by optimizing the objective functio
k均值聚类算法
- 根据k均值聚类的原理，实现一些数字的聚类，但是具体类别数需要自己设置(Clustering of some numbers by K mean clustering)
K—均值聚类提取
- k均值聚类提取，适合学习。先将RGB图像转换到LAB空间，在LAB空间进行聚类分割。(K-means clustering is suitable for learning. First convert the RGB image to LAB space and perform clustering and segmentation in the LAB space.)
K均值聚类
- K均值聚类算法-对数据进行聚类分析，适合数据处理(k means clustering algorithm)
模糊Ｃ均值聚类
- 该程序可以实现快速的点云的模糊C均值聚类，并且可以利用第二个命令对聚类后的点云进行自动提取。(The program can realize fast clustering of point clouds based on fuzzy C-means, and automatically extract the clustered point clouds by using the second command.)