说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。
粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO
说明：基于谱聚类的新数据聚类算法，可用于一般的时间序列数据聚类及图像分割方面的应用，还包含相应的文章和算法说明。
聚类-图像分割 聚类算法 序列数据聚类 时间序列-聚类 图像谱聚类
说明：FCM聚类算法的matlab实现，还有一些聚类算法的matlab其他实现方法。
FCM聚类算法 matlab实现聚类 聚类算法-MATLAB 聚类算法matlab matlab-实现聚类
说明：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。
K均值 聚类算法
说明：图像灰度拉伸、直方图均衡算法以及FCM聚类算法。
灰度聚类 fcm fcm-image 灰度拉伸 FCM聚类算法
说明：CLIQUE聚类算法，CLIQUE是高维数据空间中基于网格和密度的聚类方法。
clique-communities 基于网格聚类 CLIQUE算法 网格-聚类 k-clique
说明：聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。 模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法，使用微积分计算技术求最优代价函数，在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数 本例利用C++实现FCM模糊C均值聚...
c++ 算法 代码 实现 模糊 均值
说明：经典迭代直方图分离聚类算法，该聚类算法基于图像直方图，非常适合于多类目标分割，计算速度非常快
多-目标分割 图像-聚类 前景提取 聚类-图像 object-segmentation
说明：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
k均值图像处理 K均值图像识别 图像识别-分类 K. k均值-聚类
说明：谱聚类和SVM相结合的图像分割程序，这是用matlab编的谱聚类程序，该方法能有效的用于数据分类。
聚类-svm SVM--matlab 分割 聚类-分割 matlab-聚类-svm
