说明：聚类问题是普遍存在于众多领域的基本问题，如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。聚类的基本形式定义为在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。

matlab 算法 均值

说明：    模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最终的分类结果。

matlab 算法 源代码 遗传 改进 模糊 均值

说明：  KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。

说明：自己写的Normalized Cut图像分割，聚类程序，程序非常清晰，花了很长时间调试。

normalized-cut 聚类图像分割 Ncut-图像分割 ncut 聚类-图像分割

说明：竞争学习matlab工具箱，其中包含som网络，rpcl聚类等

SOM工具箱聚类 graph-coloring SOM工具箱 som_bmus 竞争学习聚类

说明：用matlab求复杂网络的节点的度、聚类系数、路径长度等，是关于有向网络的。

聚类系数 路径长度 节点系数 聚类--matlab complex-networks

说明：使用K均值做聚类分析来进行图像分割，把原始图像转换到HSV空间做聚类分析

HSV kmeans--bp--svn kmeans-matlab 图像分割-kmeans matlab-kmeans

说明：KNN算法的实现，k-nearest neighbors聚类算法的matlab 实现

聚类算法-MATLAB knn算法 MATLAB-聚类 fknn-algorithm K-Means-Clustering

说明：matlab 数据挖掘算法，fuzzy-K-means聚类算法源代码，用于模糊聚类分析

K-means算法matlab k-means MATLAB-聚类 K-MEDOIDS-matlab k-means-clustering

说明：sift算法0.9版；对数据进行提取后聚类；采用聚类算法k-means

sift-聚类 K-means-sift sift-k-means K. sift_0_9