说明：复杂网络分析工具包，计算Clustering Coefficient，Assortativity和全局最短路径等参数

graph-clustering 复杂网络工具 复杂网络-最短 MATLAB-复杂网络 adjacency.m

说明：基于K均值的PSO聚类算法,通过虚拟阵元进行DOA估计，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型。

虚拟阵元 K. pso-CV PSO-DOA-estimation K均值-DOA

说明：真的是一个好程序，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，包括回归分析和概率统计，车牌识别定位程序的部分功能，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，使用matlab实现智能预测控制算法，进行波形数据分析,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

统计概率预测 贝叶斯预测 数据预测控制 贝叶斯 自组织聚类

说明：应用背景K-均值聚类，是一种方法，矢量量化，最初是从信号处理，这是流行的，聚类分析，数据挖掘，K-均值聚类的目的是和分区和，观察到的，其中每个观察属于集群与最近的和平均，服务为一个和原型的集群。这个结果在一个分区的数据空间为 ；Voronoi单元关键技术•特别是在使用启发式的方法时，如劳埃德的算法是...

matlab 均值

说明：可实现对二维数据的聚类，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，基于欧几里得距离的聚类分析，有信道编码，调制，信道估计等，二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子。

说明：模糊综合评价+层次分析法+聚类 结合层次分析法特点，能够自主计算出综合评价中各指标的权重，避免自主赋权的主观性，同时附带有聚类指标，将所得结果分类。

聚类评价 层次聚类-权重 综合权重 指标权重-matlab 模糊层次分析

说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...

matlab 分割 图像 方法 使用

说明：K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大，算法过程如下： 输入：k, data[n]; （1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]； （2） ...

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：模糊C均值聚类方法是一种方法，通过它我们做集群，然后计算集群的C平均。

matlab 模糊 均值