说明：  KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。

说明：K-menas聚类空间处理过程，K-menas聚类空间处理过程-K-menas clustering process space, K-menas clustering process space

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：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

说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...

matlab 矩阵 分解

说明：自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。SOM和现在流行的ANN（MLP）模型在结构上类似，都由非常简单的神经元结构组成，但是SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示[1]，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数...

竞争神经网络 SOM神经网络

说明：流形学习算法LTSA的线性化方法，在基因分类聚类中得到了应用，可以将新样本线性地投射到低维空间。

matlab-LTSA 流形 gene-clustering 流形学习 基因

说明：在此代码中，还有一个 RGB 图像和图像中有一些昆虫。目的是要分割的昆虫。由于该图像是彩色，k-均值聚类使用基于 L * * 使用 b * 颜色空间和 5 大类群。由于这种昆虫是红色的带有红色波段的最大 chorom 群集一直被看作昆虫群集。一些形态学算子应用于取得更好的结果。

matlab 分割 图像 利用 均值 昆虫

说明：MinkowskiMethod算法 ,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，使用混沌与分形分析的例程，空间目标识别，采用PM算法，应用小区域方差对比，程序简单，基于K均值的PSO聚类算法。

matlab 算法 程序 开发 一次 粒子 混沌

说明：根据深圳市出租车GPS数据所提供的信息，针对交通出行数据的空间分布特征，选取了4月18号这天的全天数据出租车载客后的行驶数据， 利用mtalab对数据的处理，筛选出出租车的起始点及拥堵的时段的行驶数据并通过kmeans聚类分析设定拥堵的标准，得到对于出租车在路段上的车速在小于2.15公里/小时的时候...

12.21 matlab出租车 拥堵路段 车速 matlab车速数据