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：用于图像特征的K中心点聚类(k-mediods)的matlab实现。

图像中心 图像特征聚类 K-mediods K-中心点 k-mediods是什么

说明：根据奇异值分解出来的奇异值，画出奇异值分布曲线，根据公式算出奇异值的突变点，此时突变点即是VMD分解分量数的K值。

奇异值分解K 奇异值VMD went1m6 angleyyb VMD参数优化

说明：找三维激光扫描点云的k个紧邻点，用的是空间包围盒的方法

nihemian ascread-matlab 激光扫描-点云 matlab-k-mean k-means-matlab

说明：用matlab编写的k-dtree，加快搜索，在点云拼合中应用广泛。

k-dtree 点云MATLAB 点云-k 点云 kdtree--matlab

说明：用于进行M-K分析代码，用于趋势和突变点寻找检验；编的比较全面，只需要把其中的例子数据换成你所需要分析的数据就行

数据突变点 突变点分析 M-K检验 突变数据 M-K趋势

说明：利用matlab实现就近点邻域寻找算法，获取指定点k邻域范围内的点集

knnsearch.m matlab-knnsearch 邻域点集 access-point-matlab K.

说明：K-means++算法实现，加强了初始聚类点的选取（careful seeding）

K-means算法matlab Careful k-means k-means-plus-plus K-Means聚类

说明：K-means聚类算法，基于PSO改的聚类算法，对初始点的选择进行优化。

PSO Kmeans 聚类算法 K-means

说明：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

matlab 实现