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MyKmeans
- 实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：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）
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，并对分类进行了画图分析。-the classic pattern recognition algorithms, dynamic clustering algorithm k mean using Matlab programming, as well as classification of the class analysis.
数据挖掘常用算法
- 数据挖掘常用的算法，包括id3，k均值，FCM，SVM,CART五个常用的算法，是用matlab编写的。-commonly used data mining algorithms, including id3, k mean, FCM, the SVM, CART five commonly used algorithm is the use of Matlab prepared.
k_mean_binary
- 是对K-mean算法的数据分析处理,运行时需输入数据,其中有参考数据,希望对大家的学习有所帮助-of K-mean algorithm for data analysis, run-time required to input data, including reference materials, we hope to learn some help
cmeans
- 实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。-achieving K-mean clustering algorithms : K-means algorithm : given the number of Class K, n objects assigned K to 000 category, making such objects within the similarity between the lar
segement
- 此程序采用K均值的方法对样本数据进行模式分类-procedure used K-mean method of sample data for pattern classification
texture3
- 本程序在对图像进行纹理分析（基于共发矩阵的方法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！-procedures in the right image texture analysis (based on total fat matrix method), on the basis of access to different regions of the image texture features, these featur
textureA2
- 本程序在对图像进行纹理分析（由于共发矩阵的方法效果很不好，本程序采用基于频率域的纹理分析算法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！-procedures in the right image texture analysis (due to a total of hair matrix, the effect is very bad, the program uses a frequency domain based on
KMEANS_FixedBug
- 经典的K均值分类算法源码，修正了原作者没有处理当类中样本为0的情况下的bug-classic K-mean classification algorithm source code, that the original author did not address when the category 0 samples of the bug
image
- 基于纹理度量的图像分割，适用于遥感图像，利用到K-mean算法-texture measurement based on the image segmentation, applicable to remote sensing images, the use of K-mean algorithm
ZXPKMeans(07082501)
- 这个实现了K-MEAN的计算，在MFC的格式下作的
clustering
- 一个聚类算法用K-mean处理后迭代，论文发表在PAK
2A
- 用于遥感图像分类。其输入为几幅遥感图像，使用k-mean聚类方法对图像中的不同地形进行聚类分割
kMean
- k-mean算法演示，利用手工输入点通过k类自动聚合
K-MEANS
- k－mean算法的源码，对聚类非常有用！！可以直接使用！
Kmean
- 神经网络中的K-MEAN聚类算法，并在MFC中以主观形式显示学习过程。
Kmeans
- 可以实现K均值聚类的MATLAB程序。但是有点小问题。(The MATLAB program of K mean clustering can be realized.)
kmean
- 确定K均值最佳聚类数，把数据导入后运行即可(Determining the best clustering number of K mean)
49779421k-mean
- k均值聚类程序，虽然matlab中也有自带的，但是这个速度不错。(K mean clustering program, although matlab also has its own, but this speed is good.)
改进的基于划分算法的三维点云聚类matlab实现
- 根据网上基于划分法k-means的聚类算法，我做了改进。可以预设一个最大的类数和一个半径，自动划分合适的类。最终将随机三维点云聚类完成后显示为不同颜色。(According to the clustering algorithm based on partition K-means on the Internet, I improved it. A maximum number of classes and a radius can be preset to automatically divi