说明:k均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举...
说明:K-均值聚类,比较好的聚类方法,应用广泛
说明:用matlab实现的聚类,效果很好,里面有部分数据,点击可以直接运行
说明:图像分割,还可以,kmeans聚类的方法。k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。
说明:根据实验数据设计K均值聚类分析分类器,实验数据采用遥感彩色图像,以图像的所有象素为样本集,每一象素点的R、G、B值作为其特征向量。1)选择合适的类别数K和初始聚类中心。2)选择距离测度。3)设计迭代中止条件,或人为设定迭代次数。
说明:应用背景关键技术该算法对 松散关系;K近邻分类器,一个流行的 ;机器学习 ;分类,经常混淆技术k-均值 ;因为 ;K ;在名称。可以将近邻分类器对 得到的聚类中心;k-均值将新数据到现有的集群。这就是最近的质心分类器 ; ;或Rocchio算法。