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使用K_means算法对图像进行分割处理,代码内容很简便,没有添加多的东西,可以直接用
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k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后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。
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基于K-means的图像分割程序,可以实现灰度图像分割
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将数据进行聚类,先定义簇类,在通过不断的迭代达到最优
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K_means算法实现matlab.doc
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matlab写成的K_means算法,经典简单,注释明确,适合初学者,其中还附带了EM算法
fuzzy_k_means.rar_K._fuzzy k means_k means_k-means 识别_k-means聚类分
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模式识别,聚类分析中的fuzzy_k_means算法。经调试可用。希望有用~
k_means.rar_K._k-means 聚类_k_means iris matlab_k_means matlab
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用matlab实现k-means聚类算法,本程序将随机数据点分为三类
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实现使用K-means聚类,并画图显示聚类后效果。
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深度学习yolo通过k_means算法初始化anchor,只要修改图片大小和训练图片路径以及个数即可。
K_MEANS.M..................
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k_means.m MATLAB,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,
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利用K-means进行sonar数据分类
MATLAB 模式识别 k_means k_means++ vq
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模式识别作业,主要是K_means,K-means++,vq算法的实现,对二维变量进行聚类,并通过不同颜色进行区分。
K01_K-Means聚类_K._kernelk-means_k_means算法_Kernel.zip
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k-means聚类
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K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。
K-means.py
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k-means算法,2D3D两种数据都可,自由选择。可以导入点云数据或其他数据文件,具有可视化功能,以不同颜色分不同的簇
K-means.zip
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完全可以在matlab中实现k-means聚类,请放心下载!
k_means_in-R
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k_means_in-R 有关更多详细信息,请参阅我为packtpub撰写的这篇。 该存储库包含散点图,这些散点图显示了 基本R图形 ggplot2 D3.js
fkm.zip_IDL K_MEANS_IDL K-means_K-means算法IDL_idl k_means_idl算法
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k-means算法IDL语言的实现,用于对图像的聚类分析等
K01_K-Means聚类_K._kernelk-means_k_means算法_Kernel_源码.zip
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kmeans_influenceyu2_K均值_distance_k-means_k_means_源码.zip
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