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k-means_clustering
- k means clustering k-均值聚类算法c语言版-k means clustering c k-均值聚类算法c语言版
K-Means
- K均值，二维算法程序，visual c++ 环境下运行-K-means Algorithm routine in two dimension。It can run in visual c++ environment
k-means
- k-均值聚类算法C语言源码,k-均值聚类算法C语言源码-k-means clustering algorithm C language source code
Kmeans
- C++控制台程序，实现的是K均值聚类算法，可供初学者参考。-C++ console program, realize that K-means clustering algorithm, for beginners reference.
ISODATAaKmeans
- 模式识别中经典分类算法——K均值和ISODATA（迭代自组织数据分析算法）的C/C++代码-K-means and Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm in Pattern Recognition
45205141
- k均值聚类方法的c代码,并且带有聚类数据,适用于刚刚接触该算法的初学者()
多项式最小二乘法拟合
- 最小二乘法拟合多项式，效果非常好，与MATLAB的多项式拟合基本一样。亲自在STM32板子上跑过，几乎直接出来答案。用法简单，包含头文件然后直接调用即可，电脑或者开发板都可以直接跑。 注意！注意！注意！说三遍...拟合之后多项式的变量x其实是（X-a），a是输入数据点的均值。(The least square method fits the polynomial, and the effect is very good. .)
FCM
- 模糊C均值(FCM)聚类算法分割图像，该算法可以进行图像的分割(Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm to segment images, which can be used for image segmentation)
FCM+KFCM模糊C均值聚类分析算法
- FCM+KFCM聚类分析两种方法的比较，有聚类效果图(FCM+KFCM cluster analysis of the two methods of comparison, there is a clustering effect map.)
模糊聚类R代码
- 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。(Fuzzy c-means clustering algorithm or FCM. Among many fuzzy clustering algorithms, the Fuzzy C-Means algori
Clustering
- 1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。 2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。 任务2（必做）： 使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。 任务3（全做）： 1) 参考数据文
fcm
- 一种快速的抗噪声模糊C均值图像分割算法 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出。该算法结合像素灰度值相似度和隶属度构造了一个新的空间函数。该空间函数用于更新成员关系，而成员关系又用于迭代地获取聚类中心。所提出的算法可以在较少的迭代次数下获得理想的分割结果，有效地降低了噪声的影响。(A fast anti noise Fuzzy C-Means Image Segmentation AlgorithmImage segmentation is to divide the i