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k-meansgaijin
- 数据挖掘中的一个聚类算法k-means。-data mining clustering algorithm of a k-means.
kmean
- 这是用C++作的K-均值聚类算法，模式识别当面的，希望对大家有所帮助！-C is for the K-means clustering algorithm, pattern recognition face-to-face, we want to help!
rbf_Kmeans
- 一个基于K均值聚类的ＲＢＦ神经网络，注释写的很明白，有不明白的地方可以发邮件问我。-a K-means clustering based on the RBF neural network, notes written very well, did not understand the local mail can ask me.
9592121913
- 动态k均值聚类C源码[C],好东西,仔细研究呀!呵呵^-k-means clustering Dynamic C source code [C], and good things carefully! Ha ha ^
RFCM
- 用 MATLAB 编写的 模糊C均值聚类法源程序 和模糊k均值聚类法源程序,比较实用。-using MATLAB fuzzy c-means clustering source and fuzzy k-means clustering source, more practical.
KMEANS
- K-MEANS算法 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程： （1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2） 循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止 （3） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （4） 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）
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- 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
k_means
- 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。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。
Seven-RBF_NN--code
- 七个RBF神经网络的源代码:基于梯度法、OLS 、聚类、k均值聚类、函数逼近的RBF 网设计算法，及预测模型 -Seven RBF neural network source code: gradient-based method, OLS, clustering, k-means clustering, function approximation of the RBF network design algorithms, and predictive models
K-mean-clustering
- K-mean方法聚类 实现多幅图像的K均值方法的聚类并显示-K-mean clustering，Efficient method to achieve multiple images of the K-means clustering method and display
kMeansPPTest
- k均值聚类算法，并包含了对该算法的一些优化，使用c语言进行程序的编写-k means clustering algorithm, using the procedures for the preparation matlab
code
- 基于内容的图像识别特征提取部分——k-均值聚类分割获取形状等信息-Content-based image recognition, feature extraction part of- k-means clustering segmentation information for shape
image_segmentation_based_on_kmeans
- 本例中主要用到的函数是色彩空间转换函数 makecform 和 applycofm,对于K均值聚类使用 Kmeans函数。-Used in this case, the main function is the color space conversion functions makecform and applycofm, for the K-means clustering using Kmeans function.
exer-kmean
- k均值算法实现聚类 c语言编写-k-means clustering algorithm c language
kcluster
- c语言的k均值聚类算法。给定类的个数K，将N个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小的算法。-c language, k-means clustering algorithm. Given the number of categories K, will be assigned to N objects of class K to make class the similarities between objects the most, while the cat
kmeans
- 人工智能、模式识别中经常要用到的K均值聚类算法，很有帮助-Artificial intelligence, pattern recognition are often used in K-means clustering algorithm, very helpful
k_means
- k-means(欧氏距离)聚类算法是最基本的聚类算法，是理解和应用聚类算法的基础，通过k-means(欧氏距离)聚类算法我们才可以初步了解数据挖掘的原理。-k-means (Euclidean distance) clustering algorithm is the most basic clustering algorithm, is understanding and the basis for the application of clustering algorithm, throu
Cluster
- 常用聚类算法，包括k-means，k_mediods等(clustering algorithm)
Kmeans
- 机器学习聚类K-means算法，用于无标签数据的聚类(Machine learning clustering K-means algorithm is applied to cluster of unlabeled data.)
kmean
- 确定K均值最佳聚类数，把数据导入后运行即可(Determining the best clustering number of K mean)