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：应用背景主要针对图像分割的谱聚类算法，能够快速有效地实现常用图形的聚类分析。结合区域颜色信息和位置信息重新构造的权值矩阵，用于彩色图像分割。关键技术Ncut谱聚类算法、Ncut 方法把整幅图像看作一幅带权无向图 ,图像 中每一个像素对应了图中的一个节点 ,边上的权值代 表像素之间的近似关系 。

matlab 代码 实现

说明：ICA（主分量分析）算法和程序，使用混沌与分形分析的例程，可实现对二维数据的聚类，脉冲响应的相关分析算法并检验，信号维数的估计，利用matlab GUI实现的串口编程例子。

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说明：基于MATLAB编写的集对分析与K均值聚类相结合的环境风险评价方法，熵权法作为指标权重确定方法。

集对 K均值 聚类 环境风险 熵权法

说明：数据集的动态模糊聚类分析，对多维数据集根据隶属度的不同采用软聚类的方法对其进行聚类，效果很好。

matlab 模糊 动态

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。

matlab

说明：　?Spider-matlab工具箱，为一良好的数据分析工具箱，内建核偏最小二乘回归(KPLS)，径向基网络回归(RBFnet)等；支持向量机(SVC)分类；聚类分析等．

回归 核聚类 核回归 核-回归 核偏最小

说明：有较好的参考价值，是机器学习的例程，pwm整流器的建模仿真，PLS部分最小二乘工具箱,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，主要是基于mtlab的程序。

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说明：利用自然梯度算法，一种流形学习算法（很好用），欢迎大家下载学习，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，鲁棒性好，性能优越。

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说明：用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,可实现对二维数据的聚类，基于欧几里得距离的聚类分析，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，感应双馈发电机系统的仿真。

重建 算法 调试 工具 编写 实现 分辨率 pocs