说明：应用背景 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。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...

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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。

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说明：高斯k均值程序算法，k-means是一种常用的聚类算法，可以实现数据的聚类。

gmm-matlab GMM-clustering clustering-by-gmm 高斯聚类MATLAB gmm聚类

说明：用K-means算法对数据进行聚类分析，得到不同K值情况下的聚类结果并绘制出了J-K关系图。

K聚类 K. graph-cluster K-Means聚类 Kmeans

说明：均值聚类算法可以做聚类分析、以及基于成像的波形提取。

k_means-算法 均值聚类 K. MATLAB-聚类 波形提取

说明：设方法取定c类和选取c个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到类中的某一类，之后不断地计算类心和调整个模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。彩色图像转换为灰色图像分成三个聚类中心，后赋予三个灰度值的

matlab 分割 图像 均值

说明：聚类问题是普遍存在于众多领域的基本问题，如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。聚类的基本形式定义为在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。

matlab 算法 均值

说明：较简单的KMeans聚类算法实现，编程语言matlab

k-means算法编程 K-Means算法-MATLAB K-means-matlab K-means分簇 matlab-k-均值聚类

说明：光谱分析中的聚类方法和判别方法，包括：系统聚类、K均值聚类、距离判别、SIMCA法、kNN法等。

光谱聚类分析 SIMCA聚类分析 判别分析 matlab-光谱KNN 光谱距离

说明：应用背景本代码提出了一种混合聚类算法，通过应用K-均值和遗传算法（遗传算法）。关键技术在人工智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式搜索算法。这种启发式（有时也称为一个元启发式）是经常用来产生有用的解决方案，优化和搜索问题。

matlab 算法 基于 遗传 均值