说明：ISODATA算法是在k-均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法,从而实现遥感影像的非监督分类

isodata image-classification 聚类 遥感-分类 控制

说明：非常使用的聚类算法程序，适合物流配送选址，有清晰地聚类结果，对比图，写论文绝对够用了

说明：用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,对于初学matlab的同学会有帮助，相关分析过程的matlab方法，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,基于K均值的PSO聚类算法。

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说明：模糊综合评价+层次分析法+聚类 结合层次分析法特点，能够自主计算出综合评价中各指标的权重，避免自主赋权的主观性，同时附带有聚类指标，将所得结果分类。

聚类评价 层次聚类-权重 综合权重 指标权重-matlab 模糊层次分析

说明：采用波束成形技术的BER计算，一种噪声辅助数据分析方法,详细画出了时域和频域的相关图，关于神经网络控制，预报误差法参数辨识-松弛的思想，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

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说明：模糊K-均值算法由K-均值算法派生而来。K-均值算法在聚类过程中，每次得到的结果虽然不一定是预期的结果，但类别之间的边界是明确的，聚类中心根据各类当前具有的样本进行修改。模糊K-均值算法在聚类过程中，每次得到的类别边界仍是模糊的，每类聚类中心的修改都需要用到所有样本，此外聚类准则也体现了模糊性。模糊...

matlab 算法 实现 模糊 及其 均值

说明：isodata 迭代自组织的数据分析，Matlab实现界面友好，基于欧几里得距离的聚类分析，添加噪声处理，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，从先验概率中采样，计算权重。

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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：本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。设计合理的准则改进了图像的全自动分...

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说明：应用背景本代码是基于与人工蜂群的数据聚类算法。该代码提供了比K-均值算法更准确的结果。关键技术人工蜂群优化（ABCO）是自然的启发启发式优化方法，这是类似于在自然界寻找食物的方式的蜜蜂，以及优化算法搜索最佳的组合优化问题。 ；通过建模的分区问题作为一个一个优化问题，该聚类算法。

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