说明：利用自然梯度算法，一种流形学习算法（很好用），欢迎大家下载学习，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，鲁棒性好，性能优越。

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说明：基于欧几里得距离的聚类分析，包括回归分析和概率统计，包含位置式PID算法、积分分离式PID，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权）。

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说明：应用背景 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...

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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...

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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：k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举...

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说明：数据集的动态模糊聚类分析，对多维数据集根据隶属度的不同采用软聚类的方法对其进行聚类，效果很好。

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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：聚类问题是普遍存在于众多领域的基本问题，如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。聚类的基本形式定义为在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。

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说明：基本的细菌觅食聚类程序，测试数据集为IRIS数据集。

BFO-Clu Bfo-clustering cluster bfo Bacterial-Foraging