K—means算法簡單應(yīng)用，適合初學(xué)者自學(xué)。內(nèi)有中文解釋，簡單易懂。
資源簡介：K—means算法簡單應(yīng)用，適合初學(xué)者自學(xué)。內(nèi)有中文解釋，簡單易懂。
上傳時(shí)間： 2014-01-10
上傳用戶：123啊
資源簡介：2個(gè)舉類的簡單k-means算法，非常簡單，新手給大家提供參考了
上傳時(shí)間： 2015-10-12
上傳用戶：eclipse
資源簡介：一個(gè)用java實(shí)現(xiàn)的k-means的簡單算法
上傳時(shí)間： 2014-08-28
上傳用戶：13188549192
資源簡介：提出了一種用于矢量量化的改進(jìn)的聚類算法,該算法在MKM(Modified K-means)算法的框架的基礎(chǔ)上,對(duì)初始碼本的生成、失真測(cè)度的選擇、非典型胞腔的處理等方面進(jìn)行了改進(jìn),從而減少了原算法在能量和增益上對(duì)聚類結(jié)果的影響.并將該算法應(yīng)用于波形編輯孤立字識(shí)別器,這...
上傳時(shí)間： 2017-05-30
上傳用戶：tianjinfan
資源簡介：K-means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法，它使用質(zhì)心定義原型，質(zhì)心是一組點(diǎn)的均值，通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對(duì)象。 K-means算法流程 step1：選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 step2：repeat ? ? ? ? ? ? ? ?將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的...
上傳時(shí)間： 2018-11-27
上傳用戶：1159474180
資源簡介：中心點(diǎn)漂移是一種非監(jiān)督聚類算法（與k-means算法相似，但應(yīng)用范圍更廣些),可用于圖像分割，基于Matlab實(shí)現(xiàn)的源碼。 MedoidShift is a unsupervised clustering algorithm(similar to k-means algorithm, but can be used in border application fields), can...
上傳時(shí)間： 2016-03-28
上傳用戶：wab1981
資源簡介：K-means算法Matlab實(shí)現(xiàn)方法，試過，能用，簡單易讀
上傳時(shí)間： 2014-02-25
上傳用戶：wuyuying
資源簡介：k-means算法(matlab編寫),其中包含測(cè)試數(shù)據(jù)集,可以使用.
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：ddddddos
資源簡介：一個(gè)k-means算法的改進(jìn)。使用了模糊聚類的方法，并且有演示過程。
上傳時(shí)間： 2015-06-11
上傳用戶：gundan
資源簡介：MATLAB編寫的一種模式識(shí)別里的重要的模糊聚類方法K-means算法的matlab程序.
上傳時(shí)間： 2015-06-23
上傳用戶：qb1993225
資源簡介：這個(gè)是采用歐氏距離下的K-means算法的matlab實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2013-12-06
上傳用戶：yepeng139
資源簡介：一個(gè)基于類的k-means算法的實(shí)現(xiàn)。學(xué)習(xí)這個(gè)算法的一個(gè)好例子
上傳時(shí)間： 2015-09-04
上傳用戶：com1com2
資源簡介：k-means算法 C++實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：lanwei
資源簡介：k-means算法
上傳時(shí)間： 2015-10-04
上傳用戶：dragonhaixm
資源簡介：自己花費(fèi)整整兩個(gè)星期寫出來的關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘K-means算法的論文，論文中詳細(xì)的進(jìn)行了論述并提出了改進(jìn)后的算法以及對(duì)比歡迎下載
上傳時(shí)間： 2016-01-25
上傳用戶：時(shí)代電子小智
資源簡介：K-means算法程序(MATLAB環(huán)境)
上傳時(shí)間： 2014-07-11
上傳用戶：JasonC
資源簡介：高效的k-means算法實(shí)現(xiàn)，使用了k-d樹與局部搜索等提高k-means算法的執(zhí)行效率，同時(shí)包含示例代碼，用c++代碼實(shí)現(xiàn)。 Effecient implementation of k-means algorith, k-d tree and local search strategy are implementd to improve the effeciency, samples ar...
上傳時(shí)間： 2016-03-28
上傳用戶：yulg
資源簡介：k-means算法，大家可以試試先，有什么好東東大家一起分享
上傳時(shí)間： 2014-01-19
上傳用戶：windwolf2000
資源簡介：k-means算法。包括一個(gè)測(cè)試的4類的測(cè)試數(shù)據(jù)集。
上傳時(shí)間： 2016-05-31
上傳用戶：時(shí)代電子小智
資源簡介：K-means算法，聚類分析中的一個(gè)重要的算法，用于分類
上傳時(shí)間： 2016-06-10
上傳用戶：天誠24
資源簡介：k-means算法，請(qǐng)大家參考，這是一個(gè)新的k-means源碼
上傳時(shí)間： 2016-06-13
上傳用戶：stewart·
資源簡介：基于MATLAB的k-means算法 較好的解決了圖像分類聚類的問題
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：waizhang
資源簡介：空間數(shù)據(jù)分析中最常用的是聚類分析,而K-means算法是聚類分析中常用的,其主要思想是在給定的聚類數(shù)目下對(duì)多維(我做的是三維空間點(diǎn))向量進(jìn)行聚類,
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：1051290259
資源簡介：K-means算法 輸入：聚類個(gè)數(shù)k，以及包含 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫。 輸出：滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類。 處理流程： （1） 從 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心； （2） 循環(huán)（3）到（4）直到每個(gè)聚類不再發(fā)生變化為止 （3...
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：chenjjer
資源簡介：K-means算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 ...
上傳時(shí)間： 2016-07-31
上傳用戶：youlongjian0
資源簡介：K-means算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 ...
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：chenlong
資源簡介：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的K-means算法 使用多次迭代從
上傳時(shí)間： 2016-08-01
上傳用戶：wfeel
資源簡介：使用k-means算法實(shí)現(xiàn)聚類分析,將四維的數(shù)據(jù)分成三個(gè)簇.
上傳時(shí)間： 2016-08-01
上傳用戶：fhzm5658
資源簡介：k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 Matlab 源代碼...
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶：2525775
資源簡介：數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典k-means算法C源碼實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶：xmsmh
