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k均值聚类算方法MATLAB程序
k均值聚类算方法MATLAB程序
机器学习
k均值聚类
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基于k均值的分类算法 MATLAB程序 通过各个数据之间的距离进行均值聚类
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K均值聚类MATLAB程序
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自己编的K均值聚类的小程序，代码很简单，但是不简洁，有详细注释，可以参考下
K均值聚类算法 matlab
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很好用的K均值聚类算法 简单易懂 用matlab完成，可以适用于图像分割的K均值聚类
K均值聚类程序
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K均值聚类程序，matlab程序，能正确运行！MATLAB聚类分析新手学习必备！
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初始聚类中心给定。K均值聚类算法首先是聚类算法。K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。它将相似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。
一维均值聚类matlab程序
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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度
k均值聚类算法MATLAB程序及注释
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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
kmeans均值聚类matlab代码
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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
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标题与描述中的“模式识别K-均值聚类法matlab实现程序”指向了一种在数据科学和机器学习领域广泛使用的算法——K-均值聚类(K-Means Clustering)。K-均值聚类是一种无监督学习方法，主要用于数据的分类与模式识别，其...
K均值聚类分析MatLab程序代码
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基于matlab的图像K均值聚类算法程序
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在图像处理领域，K均值聚类算法是一种广泛使用的无监督学习方法，它主要用于数据的分类和分割。MATLAB作为一种强大的数值计算与编程环境，是实现这种算法的理想平台。本篇将详细介绍基于MATLAB的图像K均值聚类算法...
c均值聚类matlab算法和程序
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c均值聚类（K-means Clustering）是一种广泛应用的数据分析方法，属于无监督学习中的聚类算法。它的主要目的是将数据集划分为c个互不重叠的类别，使得同一类别内的数据点彼此相似，而不同类别间的数据点差异较大。...
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本程序为MATLAB程序，适用于用k均值聚类法对数据分类，有数据为例，下载即可使用，可根据自己需要进行修改，效果较好
k均值的matlab代码
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k均值的matlab代码，生成一批模式，类别数和各的中心点样本可控之后采用改进 K-均值 算法进行聚类，分析结果。本实验采用 MATLAB 编
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！
聚类算法的matlab代码
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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
K-means方法聚类分析matlab代码实现
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代码主要通过matlab进行聚类分析，实现数据的聚类。
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基本思想：首先任意选取K个聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到K类的某一类； 不断计算聚类中心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。
数据挖掘中三种聚类matlab实现
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数据挖掘中三种聚类matlab实现，包括：k-media\k-means\层次
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聚类算法的介绍，以及在matlab中的实现。-Clustering algorithm is introduced and implemented in matlab.
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K-means算法 MATLAB程序可以直接运行，有助于初学者的学习使用
k均值聚类算法源码（matlab）
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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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