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：蚁群聚类数据data.txt;蚁群聚类详细解释 如 [N,n]=size(X);      % N =测试样本数;n =测试样本的属性数; K = 4;              % K = 组数;  R = 100;            % R = 蚂蚁数;  t_max = 1...

matlab 算法 群聚

说明：数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别，对聚类后数据作图，包括数据点以及质心位置， 随后进行样本集划分，利用knn算法进行有监督的学习分类，经测试，能够取得较好的分类效果。

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：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：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...

matlab 实现

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

说明：针对K-SVD算法和BM3D算法的不足，本文提出了基于字典学习和结构聚类的图像去噪算法。该算法首先通过字典学习得到含噪图像的冗余字典，然后对相似的图像块进行聚类构成块群，并通过迭代收缩和L1正则化约束，对同类的图像块在字典上进行稀疏表示，以达到降噪的目的。实验结果表明，在常规的图像处理上，本文提出的...

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：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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