说明：资源描述采用matlab语言编写，案例中K=4，对二维数据分成4个类，聚类效果很好。k-means在输入样本数据不大的时候聚类速度和聚类效果都很好

matlab 算法 KMeans

说明：输入：聚类数目k，用户偏好矩阵UR 输出：k个聚类，相似性度量矩阵 方法： 1).预处理产生k

matlab 算法 均值

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：一种基于K均值的自然图像聚类方法，编程算法巧妙

K. k均值聚类 Kmeans kmeans-matlab matlab-kmeans

说明：使用K-means聚类算法的改进算法K-means++对图像区域进行分割。

K-means聚类分割 改进K分割 改进图像分割 改进的k-means K.

说明：有数据，k-means聚类算法的matlab代码,用于一般数据聚类

说明：k-modes聚类算法，其中包含F1-measure、聚类纯度和 ebPQds聚类准确率等评价指标,还有一个测试数据集，同时允许 HCWArgB 参数冗余出现，MATLAB调试允许通过。

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：一个刚编出来的K—means 聚类算法的matlab源代码 适合多维数据

kmean-matlab matlab-相位差 kmean kmean-MATL kmean.rar

说明：应用背景这是一个k-均值图像分割与聚类算法关键技术这是一个聚类技术 ；以图像为3团簇与MATLAB工具的帮助

matlab 算法 均值