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VCk-means
- VC k-means聚类算法源码。kmeans是一种常用的分割算法，简单而又高效-VC k-means clustering algorithm source code. Kmeans is a common segmentation algorithm, simple and efficient
my_kmeans
- 模式识别k_means聚类算法。-kmeans clutering algorithm for Pattern Recognition
KMEANS
- k聚类免疫 算法的matlab仿真程序源码
KMeans
- K-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster）。(The K-means algorithm is to cluster the samples into k clusters.)
cskmeans
- k均值聚类 算法接受参数 k ;然后将事先输入的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。(kmeans cluster K means clustering algorithm accepts parameters K; N data object classification and the previously inpu
Kneans
- matlab Kmeans算法，matlab聚类算法,接收参数k，返回分类(matlab Kmeans algorithm)
kmeans
- 改进的kmeans算法，聚类效果良好，比三种算法要好，matlab(The improved kmeans algorithm has good clustering effect and is better than the three algorithms, matlab)
K-means
- Kmeans聚类算法的java实现方法，比较简洁。(Java implementation of Kmeans clustering algorithm)
4441134
- kmeans聚类算法c版本 应用于三维数据操作()
Kmeans
- 算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。源码为java实现(Algorithm idea: extract the TF/IDF weight of the document, then calculate the distance between two multidimensional vectors by cosine theorem, calculate the similarity
kmeans
- kmeans算法，对影像进行聚类分类，matlab语言，模式识别(kmeans clustering algorithm)
ImageClustering
- 聚类算法，遥感影像分割，包含k means,isodata,模糊c聚类，模糊阈值聚类(clustering algorithm,image segmentation,K means,isodata)
PSO_Kmeans
- K-means聚类算法，基于PSO改的聚类算法，对初始点的选择进行优化(K-means clustering algorithm, based on PSO modified clustering algorithm, optimized the selection of the initial point.)
refxecticn-integrate
- 经典的划分聚类算法Kmeans,包能能用,而且提供数据,在linux下和windows下都测试过,()
EDFSW6
- kmeans聚类算法c版本 应用于三维数据操作()
Algorithm
- 一个简单的kmeans均值聚类算法。可以用matlab实现对于均值的聚类(A simple kmeans mean clustering algorithm. Matlab can be used to implement the clustering of the mean)
qam_16_kmeans
- 1. 在matlab中，对k均值聚类算法的原理进行仿真实现； 2. 在不同信噪比下，比较接收QAM信号的星座图； 3. 对接收的星座图使用K均值算法进行均衡，比较使用算法和不使用算法直接解调的误码率。(1.we simulate the principle of K means clustering algorithm in MATLAB. 2. the constellation diagram of receiving QAM signals is compared at
机器学习算法matlab实现
- KMeans、EM、KNN等分类和聚类算法
Clustering
- 1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。 2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。 任务2（必做）： 使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。 任务3（全做）： 1) 参考数据文
KMeans
- 用matlab 实现了kmeans算法还附有评价指标计算(Matlab to achieve kmeans algorithm also attached to the evaluation index calculation)