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：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：常用的分类方法，包括最近邻（NN），k均值（kmeans），k近邻，Fisher线性判别。-Commonly used classification methods, including nearest-neighbor (NN), k the mean (kmeans), k neighbors,...

matlab 分类 fisher 方法 常用 包括 线性 均值 近邻 判别 NNk kmeansk

说明：通过模板匹配的方式，对text.png图像中的字母‘a’进行定位，给出定位结果以及位置坐标。在matlab的环境下实现了模板匹配，对横向纵向两个方向的字母进行了检测和定位。

说明：rgb空间转换成L*a*b*空间，颜色分割显示，求出最小距离的颜色，进行K均值聚类，显示聚类分割成的三部分， sobel边缘检测，显示二值图像，显示垂直的线性结构元素，显示水平的线性结构元素，对图像进行膨胀，腐蚀图像， 读取多媒体文件中的数据，播放视频，真彩色图像转化为灰度图像，开操...

分割 图像

说明：数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别，对聚类后数据作图，包括数据点以及质心位置， 随后进行样本集划分，利用knn算法进行有监督的学习分类，经测试，能够取得较好的分类效果。

说明：基于混沌的模拟退火算法，是本科毕设的题目，一个很有用的程序，研究生时的现代信号处理的作业，Pisarenko谐波分解算法,通过反复训练模板能有较高的识别率。

说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，独立成分分析算法降低原始数据噪声，针对EMD方法的不足,完整的图像处理课设，包含所有源代码，汽车图像，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算。

说明：仿真图是速度、距离、幅度三维图像，可以提取一幅图中想要的目标，用于特征降维，特征融合，相关分析等,基于K均值的PSO聚类算法,BP神经网络的整个训练过程,用MATLAB编写的遗传算法路径规划。

说明：基于Matlab的模糊C-均值聚类算法的实现，可以用硬分割或软分割进行图像分割

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