说明：利用k-means算法进行图像分割，效果较好

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说明：对遥感图像进行分类，使用k均值算法,对Indian_pines数据进行分类

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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...

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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。

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说明：通过k-means聚类算法对图像的颜色进行聚类。

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说明：一种改进的均值聚类算法，能很好的利用与图像分割技术

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说明：一种基于K均值的自然图像聚类方法，编程算法巧妙

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说明：信号维数的估计，采用热核构造权重，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，阐述了负荷预测的应用研究,解耦，恢复原信号，有详细的注释。

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说明：研究生时的现代信号处理的作业，sar图像去噪的几种新的方法，插值与拟合的matlab实现，雅克比迭代求解线性方程组课设,gmcalab 快速广义的形态分量分析，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

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说明：K-means文件夹包含了一个有关图像灰度值的聚类，很好的程序。一看就能懂的，让你对传统K-means的聚类过程有很好的理解，程序用Matlab编写，通过不断迭代直至收敛条件。迭代过程中不断更新聚类中心，最后完成聚类。但是传统的K-means有一些固有的缺陷，如最终聚类结果与初始中心的选取有很大的关...

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