说明：资源描述matlab实现k-means算法和k-medoids算法。%%%%%%函数说明%%%%%% %输入： %      sample--样本集； %        k--聚类数目； %输出： %       y--类标； %       cnew--聚类中心； %       n...

matlab 算法 程序 KMeans

说明：聚类分析是无监督模式识别中的一种重要方法 ,已广泛应用于数据挖掘 、图像处理、计算机视觉 、生物信息和文本分析中。聚类算法就是将一组分布未知的数据进行分类, 其目的是寻找隐藏在数据中的结构, 并按照某种相似程度的度量, 尽可能地使具有相同性质的数据归于同一类 作为经典k-means算法的一个变种，具...

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说明：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

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说明：k-means++:一种改进的K-means++聚类算法来对初始聚类中心的选取进行改进。该改进算法的基本思想是使得初始聚类中心之间的距离尽可能的远.用于图像处理,效果还行。

分割 图像 KMeans 用于

说明：该算法是基于k-means的负荷聚类方法，并且结合了多种评价指标对聚类结果进行评价

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

聚类RBF RBF神经网-matlab rbf-聚类算法 RBF预测 rbf神经网络

说明：编写K-均值聚类算法程序，对下图所示数据进行聚类分析(选k=2)-prepare K-means clustering algorithm, the data shown in the chart below cluster analysis (EAC k = 2)

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说明：应用背景本代码是基于与人工蜂群的数据聚类算法。该代码提供了比K-均值算法更准确的结果。关键技术人工蜂群优化（ABCO）是自然的启发启发式优化方法，这是类似于在自然界寻找食物的方式的蜜蜂，以及优化算法搜索最佳的组合优化问题。 ；通过建模的分区问题作为一个一个优化问题，该聚类算法。

matlab 基于 数据 蜂群 人工

说明：数据挖掘算法，K-means聚类算法源代码，用于聚类分析-data mining algorithms, K-means clustering algorithm source code for the cluster analysis

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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