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kmeans 分类算法 聚类 评分:

可以运行老师的例子,结果和别人对过, 可以采用多种输入,这个程序可以定很多点 可以研究k-means算法性能
2009-06-09 上传大小:979KB
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评论 共6条

u010986435 可以运行,不错
2015-07-03
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woyaofendou111 可以运行,是聚类分析最基本的算法之一,值得掌握和改进。
2015-06-26
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u012152619 可惜没有界面
2014-04-16
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weixiaozaixiao 能运行,要实现自己点的分类,还在研究中
2013-04-17
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jinfeng0728 下载下来学习了,实现的还可以
2012-11-21
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tldom 例子能够运行,实现聚类目标,很好。
2011-11-12
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MATLAB环境下的图像分类(K均值聚类

本代码适用于MATLAB环境下的遥感影像分类、K均值聚类等

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基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现

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,直到聚类中心不再变化; ⑤结束,得到K个聚类。

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K-means文本聚类算法(文本)java版

基于K-means的文本聚类算法,可以设置聚类的族、停用词。自动将相似词分为一类。用java语言编写的。

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K-Means聚类算法 Matlab代码

K-Means聚类算法 Matlab代码

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Kmeans方法做点的聚类分析,并且画图表示

Kmeans解决聚类方法,点聚类方法,大家可以适当修改进行应用

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K-means聚类数据.rar

详见博文:http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/49867455

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k-means多维数据聚类

k-means多维聚类c++实现

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比较kmeans聚类结果是否与输入结果(真实结果)一致

比较kmeans聚类结果是否与输入结果(真实结果)一致。如果kmeans聚类结果为向量A,输入比较的结果为向量B,则可以判定A与B是否一致。比较过程中先判断类型的种数是否一致,然后再进行类型一致判断。A与B中同种类型可以是不同的数字标号。

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聚类动画演示代码

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用matlab实现kmeans算法,非常完整例子一维和二维

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k_means聚类算法和配套测试鸢尾花数据集

包括两个文件,kmeans聚类算法cpp文件,和用于测试的鸢尾花数据集txt文件,代码带详细注释,简洁明了,下载之后马上可以进行测试

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sklearn中kmeans聚类算法解析及应用

sklearn学习中所需要的聚类算法解析,文档中主要解析了kmeans算法用法

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k-means和meanshift在图像聚类分割中的对比

运行在Matlab2012下,带有GUI,可对彩色图像进行Kmeans和meanshift进行聚类分析,生成最后的聚类图像以及聚类中心的迭代轨迹

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多维k-means聚类算法java实现,导入直接运行

多维k-means聚类算法java简单实现,导入运行KmeansTest.java可看到结果

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基于遗传算法的k-means聚类

可以做图像分割,数据挖掘,目前,针对K-Means算法研究及应用,尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

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Opencv Kmeans聚类进行图像颜色聚类分割(绝对有用)

该程序利用OpenCV中的K均值聚类函数Kmeans2对图像进行颜色聚类,达到分割的目的。 编写此函数的目的是:Kmeans2函数的用法有些难掌握,参考资料少,尤其是对图像进行操作的例子少,我找了很久也找不到, 找到的例子也运行不了,今天终于自己搞定了,想给大家分享一下,供大家参考,节省大家利用Kmeans2进行图像方面开发的时间 ,少走一些弯路。 本例子对印章图像sample.bmp进行颜色聚类 运行此程序一定要配置好OpenCv环境啊!!!

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C++环境下的k-means聚类算法,实现图像分割

在C++下使用k-means聚类算法,实现图像分割,带数据,希望对大家有帮助~~

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MATLAB实现K-means聚类

function [idx, C, sumD, D] = kmeans(X, k, varargin) % varargin:实际输入参量 if nargin < 2 error('At least two input arguments required.'); end % n points in p dimensional space [n, p] = size(X); Xsort = []; Xord = []; % 变量名称 pnames = { 'distance' 'start' 'replicates' 'maxiter' 'emptyaction' 'dis

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经典聚类算法——K-Means算法实现(C#,适用于初学者)

用VC2008实现的C#源码,控制台程序,举了一个小例子,用于理解K-means聚类算法的核心思想,适用于初学者。

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Scala语言实现Kmeans聚类算法(含有数据)

免费供应,少走弯路

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