说明：关于K聚类的源程序，实现信号的分选，自己论文编写的，希望对大家有帮助

分选聚类 K聚类信号分选 信号分选-聚类 信号聚类 聚类分选

说明：人工选择聚类中心，用k-means聚类方法对图像进行分割，效果不错的

分割-k-means 聚类中心 k-mean 聚类-分割 聚类方法

说明：一种高效的用于文本聚类的无监督特征选择算法

数据分析

说明：K-means聚类，将多个点根据各自的坐标，一定的算法分析，在matlab上可以看到聚类结果图像，帮助人们更好的分类不同的点，确定选址问题

点k-means 选址 matlab-选址 聚类-选址 图像分类

说明：使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。

iris-聚类 C均值算法 C均值聚类IRIS Iris聚类matlab cluster-IRIS

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

matlab 分析 基于 多重

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：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...

matlab 分割 图像 方法 使用

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：用matlab编写的k均值聚类程序，可直接运行调用-Prepared by the MATLAB K mean clustering procedures, can be directly run callK-均值聚类算法  1.初始化：选择c个代表点,...,,321cpppp 2.建立c个空间聚...

matlab 算法 代码 程序 原理 均值