搜索资源列表
EXO2ET3
- K均值算法和K近邻算法，以及用MATLAB实现相关例子。-K-means algorithm and the K-nearest neighbor algorithm, and using MATLAB relevant examples.
fk-means
- 数据挖掘中模糊k均值算法，matlab工具编写。-data mining fuzzy k-means algorithm, Matlab tool for the preparation.
korcmeans
- 对于模式识别中的k均值（也称c均值）问题，给出了matlab实现。-pattern recognition for the k-means (also called c-means), is the realization of Matlab.
matlab_kjunzhi
- 基于matlab的图像K均值聚类算法程序 -Matlab-based Image K-means clustering algorithm procedures
RFCM
- 用 MATLAB 编写的 模糊C均值聚类法源程序 和模糊k均值聚类法源程序,比较实用。-using MATLAB fuzzy c-means clustering source and fuzzy k-means clustering source, more practical.
kmean
- 这是模式识别中关于k均值动态聚类算法的matlab源码-This is the pattern recognition on the k-means clustering algorithm Matlab FOSS
K_average
- K均值聚类算法,matlab编写,很好用
K_average
- 模式识别的经典算法之一，动态聚类的k均值算法，采用matlab进行编程
kmean
- matlab程序，用于人脸识别的K均值算法程序，非常有用。
beyes
- 1.基于Bayes分类的MATLAB程序 2.遗传算法求解函数优化 3.基于Matlab的人工免疫算法 4.空间数据分析中最常用的是聚类分析(k均值算法代码) 5.蚁群算法的matlab源码
k_algorithm
- k均值算法matlab实现，模式识别中常用
Kaverage
- K均值模式识别程序。matlab语言实现。多学程序，多多亦善。
kmedia
- 用matlab语言实现k均值的模式识别的聚类算法
k_uiniform
- k均值算法的matlab程序，可直接运行。
kmeans
- matlab源码关于模糊K均值聚类算法，很好的，适合大家下载研究学习
k_medoids
- 聚类算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下
fcmtrancformer.rar
- 基于MATLAB的K均值分类算法的源程序,用于诊断变压器故障,MATLAB-based K-means classification algorithm of the source code for transformer fault diagnosis
kMeansPPTest
- k均值聚类算法，并包含了对该算法的一些优化，使用c语言进行程序的编写-k means clustering algorithm, using the procedures for the preparation matlab
speaker1PGMM
- 说话人识别GMM模型训练MATLAB程序，需要和voicebox配合使用，使用voicebox提取MFCC和k均值分类，这是GMM说话人识别模型的训练程序。-Speaker Recognition GMM model training MATLAB program used in conjunction with and voicebox, voicebox extract MFCC and k-means classification, which is a GMM speaker recog
192010k-average
- kmeans均值聚类算法:一种改进的基于半监督聚类的入侵检测算法ASCID（Active-learning Semi-supervised Clustering Intrusion Detection），-kmeans clustering algorithm Algorithm was simulated by KDD 99 datasets， which the experimental results demonstrate that ASCID algorithm can impro