说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。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...

matlab 均值 快速

说明：旋转不变子空间类算法是空间谱估计中的典型算法，它也是特征分解类算法

esprit 旋转不变 空间谱估计 matlab-esprit subspace

说明：基于bag of visual words 模型的人脸二分类代码，使用plsa等两种模式进行分类

bag-of--word bag-of-visual-words Bag-of-visual-words Bag-of-visual-word visual-words

说明：包含大量的MATLAB使用技巧,非常实用

MATLAB实用技巧

说明：在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。该算法代码实现了基于随机森林模型的回归问题。

说明：词袋模型实现分类的例子，采用了4中svm核，有金字塔模型。 自带训练集，很好的代码。全matlab,设置根目录以后可直接运行。

matlab

说明：模糊C 均值聚类算法是一种逐步迭代的算法，每步迭代都沿着目标函数减小的方向进行。首先，需要对一些数据进行初始化：1.待聚类数据总个数澡好2.聚类类别数C ；3。迭代停止阈值；4.聚类原型模式；5。迭代计数器b；6.加权指数m，m一般情况取m = 2。

matlab 算法 fcm 模糊

说明：使用K-means，混合高斯模型（GMM），层次聚类算法实现的多类别数据的聚类。内含详细的实验报告。

BP_adaboost gmm--code 混合高斯-matlab gmm-matlab matlab-clustering

说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。 

二维数据聚类 加权网络 幂率分布 AHP层次分析法计算 K均值 PSO聚类算法。

说明：七个RBF神经网络的源代码:基于梯度法、OLS、聚类、k均值聚类、函数逼近的RBF 网设计算法，及预测模型

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