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...

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说明：无线传感器网络系统通常包括传感器节点、 汇聚节点和管理节点。大量的传感器节点部署在监视区域，构成一个网络通过自组织的方式。沿着其他的节点一个接一个，将达到汇聚节点的多跳路由协议后，最后达到管理节点通过有线传输数据由传感器节点监测和 （或） 无线互联网 [2]。能源，过程中信号的能力，是非常有限的传感...

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说明：K_average聚类分析程序，包含多个子文件，适用于模式识别和聚类分析-K_average

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说明：Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。

说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

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说明：图像处理中的模糊C均值聚类matlab算法及源代码  ,聚类分割算法是图像处理中的基本操作，文件中包含了使用模糊C-均值实现聚类分割的算法原理以及MAtlab源程序,程序运行效果不错，也有注释，适合新手学习参考

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 。

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说明：在机器学习中，感知是一种算法对输入的监督分类成几种可能的非二进制输出之一。它是一种类型的线性分类器，即分类算法基于线性预测器功能组合的一组权重与特征向量，使得它的预测。该算法可在线学习，因为它处理在培训内容设置一次。感知算法在康奈尔航空实验室由弗兰克罗森布拉特于1957年发明。

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