该算法具有聚类速度快、聚类结果可读性好、聚类准确度高等优点，非常适用于高效的网页在线聚类。
上传时间： 2014-12-20
上传用户：ls530720646
关于聚类的运用matlab仿真的PAM算法反对法 个发
上传时间： 2013-12-31
上传用户：aig85
关于模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比，文章对模糊c-均值算法提出一改进意见，并通过实践证明。
上传时间： 2016-07-17
上传用户：lepoke
subclutering initializing fcm: 开发语言：matlab 功能：使用减法聚类初始化fcm算法的聚类中心，可以快速找到合适的初始聚类中心
标签： subclutering initializing fcm matlab
上传时间： 2014-01-20
上传用户：lingzhichao
这是一个蚁群算法的蚂蚁聚类的程序，大家可以仔细研究一下，可能对你有用。
上传时间： 2016-07-20
上传用户：zsjinju
基于聚类的RBF 网设计算法,验证过了，仿真效果还不错
上传时间： 2013-12-20
上传用户：klin3139
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2016-07-31
上传用户：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开
上传时间： 2013-12-19
上传用户：chenlong
使用k-means算法实现聚类分析,将四维的数据分成三个簇.
上传时间： 2016-08-01
上传用户：fhzm5658
最基本的粒子群算法实现的数据聚类，超简单，觉得对初学者有用
上传时间： 2016-08-12
上传用户：无聊来刷下
