层次模糊聚类的算法实现，一个用C或者C++写的kmeans算法，最新的聚类算法
上传时间： 2017-05-05
上传用户：yd19890720
层次聚类的算法实现，有图形界面，仅供参考，请勿用于商业用途
上传时间： 2016-03-04
上传用户：seayuweya
K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1：选择K个点作为初始质心 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 例如下图的样本集，初始选择是三个质心比较集中，但是迭代3次之后，质心趋于稳定，并将样本集分为3部分 我们对每一个步骤都进行分析 step1：选择K个点作为初始质心 这一步首先要知道K的值，也就是说K是手动设置的，而不是像EM算法那样自动聚类成n个簇 其次，如何选择初始质心 最简单的方式无异于，随机选取质心了，然后多次运行，取效果最好的那个结果。这个方法，简单但不见得有效，有很大的可能是得到局部最优。 另一种复杂的方式是，随机选取一个质心，然后计算离这个质心最远的样本点，对于每个后继质心都选取已经选取过的质心的最远点。使用这种方式，可以确保质心是随机的，并且是散开的。 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等。对于给定的数据，可能适应与多种合适的邻近性度量。
上传时间： 2018-11-27
上传用户：1159474180
模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术，但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响，可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法，根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力，有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感，容易陷入局部最优的缺点。实验表明，该算法加快了收敛速度，提高了图像的分割精度。
上传时间： 2013-10-25
上传用户：llandlu
该代码是来自图像模式识别vc++实现(清华出版社杨淑莹编著)中聚类分析，聚类算法比较齐全
上传时间： 2015-05-30
上传用户：731140412
图像聚类程序，界面美观，集成多个聚类算法，其界面编程值得借鉴，聚类算法可直接使用
上传时间： 2016-05-01
上传用户：2467478207
转载聚类源代码，用Java实现的 聚类的C聚类算法，希望对大家有帮助
上传时间： 2014-01-02
上传用户：luopoguixiong
类似于Weka的文本聚类工具箱，可以读取Weka格式的文件，并实现了常用的文本聚类算法以及聚类集成算法，对于机器学习的朋友来说是个好东西
上传时间： 2014-01-19
上传用户：evil
属性均值聚类，提出了属性均值聚类并给出了迭代算法。提出了基于稳态函数的属性聚类算法, 给出了柯西稳态函数、广义lp 稳态函数和指数稳态函数
标签： 均值聚类
上传时间： 2016-08-06
上传用户：aig85
用VC写的很好的聚类程序，包含各种聚类算法，不同的参数设置
上传时间： 2014-01-19
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