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k均值聚类算法分析
- k均值聚类算法分析，采用C++编程技术，提供代码可重用机制 -k-means clustering algorithm analysis, the use of C programming, code reuse mechanism
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
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_均值聚类算法
- k_均值聚类算法，可以选择不同的参数实现聚类算法
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。
模糊c均值聚类matlabe版
- 模糊c均值聚类，用matlabe编写的。
fastapcluster.zip
- 改进的邻近聚类方法，比k-means 和模糊c均值聚类好
K-均值聚类算法
- K-均值聚类算法的matlab源程序，K-均值聚类算法的matlab源程序
fcm.ZIP
- 模糊C均值聚类的MATLAB实现，其中包含了10个MATLAB函数-Fuzzy C- Means clustering MATLAB, which contains 10 MATLAB function
K均值聚类在基于OpenCV的图像分割中的应用
- 介绍了传统的图像分割与K-均值聚类算法分割，然后利用OpenCV函数将其实现，并介绍了OpenCV中图像分割相关的基本函数。(This paper introduces the segmentation of traditional image segmentation and K- mean clustering algorithm, then uses OpenCV function to implement it, and int
聚类分析程序
- 聚类分析程序 包括系统聚类 样品系统聚类 变量系统聚类 K均值聚类 模糊C均值聚类(Cluster analysis program)
常用聚类
- 常用聚类的MATLAB程序，调试均可用。包含k均值聚类、模糊C均值聚类、模糊减法聚类、谱系聚类(Common clustering MATLAB program, debugging are available. Including k-means clustering, fuzzy C-means clustering, fuzzy subtraction clustering, pedigree clustering)
模糊C均值算法
- 亲测，能实现模糊C均值聚类的MATLAB程序(MATLAB program that can realize fuzzy C mean clustering)
基于聚类的细分研究
- 使用R语言进行聚类分析的例子，包括层次聚类，k均值聚类，密度聚类等(Examples of clustering analysis using R language, including hierarchical clustering, K mean clustering, density clustering, etc.)
FCM+KFCM模糊C均值聚类分析算法
- FCM+KFCM聚类分析两种方法的比较，有聚类效果图(FCM+KFCM cluster analysis of the two methods of comparison, there is a clustering effect map.)
模糊聚类R代码
- 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它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。(Fuzzy c-means clustering algorithm or FCM. Among many fuzzy clustering algorit
聚类分析程序
- 包含了各类聚类分析程序。主要包括系统聚类，基于欧氏距离的聚类，变量系统聚类和K均值聚类(It includes all kinds of cluster analysis programs. It mainly includes system clustering, Euclidean distance based clustering, variable system clustering and K-means clustering
k均值聚类
- 通过比较自编MATLAB 的k-means 算法程序和SPSS 中自带的k-means聚类工具，对两个数据集聚类，并分析了聚类结果。(By comparing the k-means algorithm program of self-compiled MATLAB with the K-means clustering tool of SPSS, two data sets are clustered and the clusteri