说明：本资源中包含两个基于Kmeans聚类分析的彩色图像分割算法。Kmeans1算法将彩色图像分解到Lab空间，然后在ab变量空间里进行Kmeans聚类分析，最后将各类再转回到RGB空间，得到彩色分割结果。Kmeans2算法将彩色图像分解到RGB空间，然后在RGB三个变量空间里进行Kmeans聚类分析，最...

说明：模式识别的经典算法之一，动态聚类的k均值算法，采用matlab进行编程，并对分类进行了画图分析。

识别K均值 K均值 聚类 k-均值聚类 均值聚类

说明：k-均值聚类算法实现灰度图像分割，输入图像矩阵和聚类中心个数，返回为最终的聚类中心和图像中每个像素所属类的编号（对应于图像矩阵）

灰度分割 分割 图像分割 K均值 matlab

说明：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法.在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种优化特征加权的模糊聚类算法,该算法利用主成分分析法提取主要特征向量并根据其对方差的贡献率不同赋予相应权重进行聚类分析.

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：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。 

二维数据聚类 加权网络 幂率分布 AHP层次分析法计算 K均值 PSO聚类算法。

说明：七个RBF神经网络的源代码:基于梯度法、OLS、聚类、k均值聚类、函数逼近的RBF 网设计算法，及预测模型

聚类RBF RBF神经网-matlab rbf-聚类算法 RBF预测 rbf神经网络

说明：K-means matlab源程序，适用于聚类分析的代码

K-Means聚类 k-means聚类代码 聚类分析 matlab-k-means means-matlab

说明：DBSCAN算法，利用数据集中密度差异来区分不同聚类。

密度聚类 matlab-密度聚类 DBSCAN算法 DBSCAN聚类算法 dbscan密度

说明：mean shift算法在聚类中的matlab实现

Mean-shift-matlab mean-shift聚类 Mean-shift聚类 inji2 Mean-Shift-聚类