说明：数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别，对聚类后数据作图，包括数据点以及质心位置， 随后进行样本集划分，利用knn算法进行有监督的学习分类，经测试，能够取得较好的分类效果。
说明：根据实验数据设计K均值聚类分析分类器，实验数据采用遥感彩色图像，以图像的所有象素为样本集，每一象素点的R、G、B值作为其特征向量。1）选择合适的类别数K和初始聚类中心。2）选择距离测度。3）设计迭代中止条件，或人为设定迭代次数。
说明：应用背景关键技术该算法对 松散关系；K近邻分类器，一个流行的 ；机器学习 ；分类，经常混淆技术k-均值 ；因为 ；K ；在名称。可以将近邻分类器对 得到的聚类中心；k-均值将新数据到现有的集群。这就是最近的质心分类器 ； ；或Rocchio算法。
说明：一种分簇算法，适合用于数据聚类，将相似的点集合到一个簇内。
说明：可实现对二维数据的聚类，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），插值与拟合，解方程，数据分析，对球谐函数图形进行仿真,解耦，恢复原信号，有详细的注释。
说明：基于欧几里得距离的聚类分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，用于信号特征提取、信号消噪，旋转机械二维全息谱计算，DSmT证据推理的组合公式计算函数，用于建立主成分分析模型。