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K-means聚类matlab实现
K-means聚类matlab实现
k-means
聚类分析
matlab
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无监督k-means聚类的代码设计，根据k-means聚类算法流程自行设计的代码过程。
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基于流形距离的K-means聚类算法（matlab实现）
浏览：151
5星 · 资源好评率100%
将流形距离引入K-means聚类算法中，对于具有流形结构的数据集有很好的聚类效果，流形距离计算参数的设定充分考虑了全局和局部一致性。
基于k-means聚类算法实现三维数据分类含Matlab源码
浏览：45
5星 · 资源好评率100%
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【数据聚类】 3.内容：基于k-means聚类算法实现三维数据分类含Matlab源码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
MATLAB实现K-means聚类
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5星 · 资源好评率100%
function [idx, C, sumD, D] = kmeans(X, k, varargin) % varargin：实际输入参量 if nargin 1 % 大于1刚至少有一种距离 error(sprintf('Ambiguous ''distance'' parameter value: %s.', distance)); elseif i
Matlab用k-means实现聚类算法
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当初打数学建模的时候，在网上找了一堆东西。翻出来了这个，现在放到网上，供大家一起学习，没办法最低就1个积分了。欢迎大家一起学习！
k-means聚类算法的matlab实现
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5星 · 资源好评率100%
K-means，传统计算K均值的一种聚类算法，因其复杂度抵而应用最为普遍的一种聚类方法
k-means聚类matlab代码
浏览：79
5星 · 资源好评率100%
简单的k-means聚类算法代码，matlab直接打开可用。里面注释什么都很详细，新手也可以简单上手！
kmeans均值聚类matlab代码
浏览：88
matlab均值聚类的基本代码，代码参考自周志华《机器学习》9.4.1节而写的，代码使用matlab矩阵序列化操作，速度会快一点，本代码仅供参考，请尊重原创
34行MATLAB实现k-均值聚类（k-means）和不同颜色散点图展示
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3星 · 编辑精心推荐
34行MATLAB代码实现k均值聚类，包含展示聚类成功后的散点图。
k-means聚类学习算法matlab源码
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计算机视觉学习20讲课程matlab源码，亲自测试可以使用。
K-means聚类算法初始聚类中心确定 matlab实现
浏览：58
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。
K-means聚类_matlab实现
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3星 · 编辑精心推荐
k-means聚类，matlab实现。能处理任意矩阵列，每行作为一个数据点（point）。输出为txt文本，便于查看。附简短运行说明。
matlab：k-means聚类算法的实现
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根据数据样本将数据按确定好的类别个数进行分类，找到聚类中心，为将数据分为多个类做准备！
K-means matlab实现
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K-means matlab实现
matlab实现K-means算法
浏览：179
5星 · 资源好评率100%
matlab实现K-means聚类算法，很不错的源代码哦！
K-means聚类算法 matlab实现
浏览：136
K-means聚类算法利用matlab实现，可以查看每次迭代的效果
基于Matlab的Kmeans++聚类算法实现
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5星 · 资源好评率100%
基于Matlab的Kmeans++聚类算法实现 包含数据集和代码
Matlab实现K-means++聚类
浏览：33
利用Matlab实现K-means++聚类。随机生成二维数据并将它们分成三类，能自动寻找最优聚类中心，并将聚类结果绘制出来。
kmeans聚类算法的matlab实现
浏览：58
kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。其实现步骤如下： (1) 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 (2) 计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 (3) 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 (4) 重复步骤2、3直到满足某个终止条件。终止条件可以是聚类中心再发生变化或者
基于 Matlab的KMeans聚类
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MATLAB是matrix&laboratory;两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上
k-means实现
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k-means算法的简单实现，可供大家下载学习。如果有什么问题，也可相互讨论
Matlab实现K-Means算法
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Matlab实现K-means算法，该算法是针对Iris鸢尾花数据集的实验
用MATLAB实现的3中K-means聚类算法
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用于对数据进行聚类分析的一个很好程序代码，里面是三个程序代码的M文件，较为实用
两个matlab实现的K-MEANS聚类算法
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5星 · 资源好评率100%
%k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足： %同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 %k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象， %则根据它们与这些聚类中心的相似
用matlab实现kmeans算法，非常完整例子一维和二维
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3星 · 编辑精心推荐
用matlab实现kmeans算法，非常完整例子一维和二维
采用K-means聚类，实现多维矩阵的聚类，并进行可视化展示（matlab）
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我的数据是115*64维的，需要进行聚类操作，于是自己动手进行了实验，运用的是matlab语言，最后选取部分进行可视化展示，效果还不错。（代码注释完整）
Python——K-means聚类分析及其结果可视化
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0 前言 K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。 1 聚类算法 科学计算中的聚类方法 方法名称 参数 可伸缩性 用例 几何形状（使用的指标） K-Means number of clusters Very large , medium with MiniBatch coden_samplesn_cluster
基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现
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基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理： 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。 算法步骤： ①随机选取K个初始聚类中心； ②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心； ③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心； ④重复第②~③步,直到聚类中心不
K聚类matlab程序
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方便对于大容量的数据进行聚类压缩，K-means算法目前是比较主流的主流方法，亲测有效，需要的可以下载，有问题的也可以给我留言进行交流。
k均值聚类算法MATLAB程序及注释
浏览：107
文档提供了一个完整的k均值聚类算法MATLAB程序，已运行无误，且有超级详细的注释
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