搜索资源列表
KMA
- 用VC编写的K均值聚类算法的源代码，经调试可以使用
KAVERAGE
- 图像检索中的K—均值聚类，以及改进的K——均值聚类算法
KMEANSII
- 神经网络中的K均值聚类算法II： 1.KMIn为输入数据文本，其中，第一个参数为所要聚类点个数，第二个参数为聚类点的维数,第三个参数为所要求聚类的个数 2.KM2OUT为经过K均值聚类算法II计算后得到的结果
KMeansCSharp
- k均值聚类的c#版本，我从网上找到的c版本经改造而成
K_average
- K均值聚类算法,matlab编写,很好用
Kmean
- 利用数据挖掘知识和vb实现K-均值聚类分析，本程序提供了训练样本和测试样本， 经过训练正确率达70-76％
Kmeas
- 这是一个自己编的基于K均值聚类算法的图象分割软件，界面操作窗口化，很容易操作
kmean
- k-均值聚类 小算法实例 （将8组4维数据分成6类）
KFCM
- 基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割
Kmeans
- 基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割 基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割
km
- visual basic上的模糊k均值聚类
HCMnew
- 一个实现K均值聚类的程序，VC++编程环境，还有文档说明，非常实用
kmeansren
- k均值聚类的动态分类算法 灰度图和彩图的
NetCreate
- 现有的几个网络拓扑随机发生器，其实很难生成理想的网络拓扑结构，其主要原因在于很难控制节点的疏密和间距。我们提出来的这个改进算法，在随机抛撒节点的时候使用了K均值聚类，由本算法作为网络拓扑发生器，网络节点分布均匀且疏密得当，边的分布也比较均衡
knn
- knn 方法为k均值聚类用于数据点的分类
K-SA
- 此文档是K类均值聚类和模拟退火结合的软硬件化分算法。众所周知，模拟退火算法的通用性，此算法是模拟退火的改进，较单纯的SA更优秀。
kmeans
- k-means源码(K均值聚类算法源码)
2
- K均值聚类算法，将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用K均值聚类算法进行图像分类的基本方法
kmeans1
- k-均值聚类算法实现灰度图像分割，输入图像矩阵和聚类中心个数，返回为最终的聚类中心和图像中每个像素所属类的编号（对应于图像矩阵）
cluster_algorithm
- 包括分解聚类算法和k-均值聚类算法，内有用到的数据文本文件，开发环境Visual Studio .NET2003