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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
fan
- 编写名为Fan的类模拟风扇。在程序中调用toString方法显示该对象。-The preparation of a class called Fan simulation fans. In the program, call the toString method to display the object.
rbf_atrifical_neual_networks
- ① 样本数据从MATLAB命令窗口或新建一M文件作为数据输入文件，样本输入变量名为samin,样本输出变量名samout 样本个数和每个样本的维数可任意，样本输出的个数与样本个数应一致，即保证每个样本都对应一个期望输出，但每个输出的维数不要求与输入的维数相同，可任意； ② 聚类中心的个数（即基函数的个数）可根据实际情况调整；同样可调整参数的还有重叠系数、聚类中心最大更新次数、聚类中心更新终止误差； ③ 训练结束后进行测试时，要求输入的测试数据与样本具有相同的维数，测试数据的个数可任意；
最近邻聚类算法
- 最近邻聚类算法,本程序利用图示来显示聚类之后的结果，效果直观-NearestNeighbor algorithm
@mmrp
- matlab书籍类的创建一章，有理多项式对象类型的构造、显示、运算符和函数重载等一些列程序代码-matlab class to create a chapter book, the construction of rational polynomial object type, display, operator and function overloading and some out code
kmeans
- 用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。 k和n是可变的。用图形化显示聚类结果。 需要把两个文件放在同一目录下，运行wkmeans2D即可。-k-means
ex_17_2
- rgb空间转换成L*a*b*空间的结构显示聚类分割成的三部分标号为k外的其他区域置0蓝色区域标号-rgb space into L* a* b* space structure shows cluster is split into three sections labeled k set to 0 in other regions outside the blue area label
nls1
- 在这篇文章中，我们给出了非线性脉冲和孤子耦合的理论，它包含了2阶3阶色散，模间色散，损耗增益，色散不匹配，高阶非线性等等。文章主要说明了几个非线性耦合的基本问题： 非线性脉冲耦合行为主要依赖于参量Lcd （色散长度乘耦合系数），而不是输入脉冲形状，因而，孤子，高斯脉冲以及类高斯脉冲表现出同样的开关特性。根据Lcd, 耦合器可分为三个工作区，每个区有自己独特的耦合行为。一个脉冲是否表现为连续波的耦合行为还是超快脉冲的耦合行为，决定于Lcd 而不是脉宽。 我们显示0.8皮秒的脉冲也遵从连续波的方程和
FCM-Program
- 这是Matlab的FCM源代码，聚类数目可自行设定，最后显示聚类结果。-This is the program of FCM in Matlab language,you can set the number of clustering,and it will show the outcome of clustering.
cluster-analysis(matlab-code)
- 利用matlab变成实现聚类分析min1.m——求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小 min2.m——比较两数大小，返回较小值 std1.m——用极差标准化法标准化矩阵 ds1.m——用绝对值距离法求距离矩阵 cluster.m——应用最短距离聚类法进行聚类分析 print1.m——调用各子函数，显示聚类结果 -cluster analysis with Matlab min1.m min2.m std1.m ds1.m cluster.m print1.m
Spectral-Clustering--39
- 程序功能为谱聚类实现系统的分区。给出的是39节点的标准的ieee算例。可以运行，有图形显示。-The program will function as spectral clustering system partition. Given 39-node standard IEEE example. Can run graphical display.
Spectral-Clustering--118
- 基于谱聚类分区的matlab程序实现，可以运行。程序给出的是118标准IEEE算例。结果用图形显示很直观，有需要的可以借鉴。-Matlab program based on spectral clustering partition, you can run. The program gives 118 standard IEEE example. The results are graphically displays very intuitive, need to learn from.
Fuzzy-logic-toolbox-matlab-program
- 完成了传递闭包转换等价矩阵，到截取矩阵，最后以动态聚类图形现实出来，并且直观显示，对于初级用户有很大帮助，可以进行二次开发-Transitive closure conversion completed equivalent matrix, to intercept matrix, and finally to the reality out dynamic clustering graph, and an intuitive display of great help for the novi
k_means
- k均值聚类算法，使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小，并且附有显示程序-k-means clustering algorithm, where the class so that each sample and the mean squared error to a minimum, and with the display program
em
- 实现利用高斯分布聚类，即完成em算法，直接在matlab上运行，可以作图直观显示（二维数据）-Achieve Gaussian distribution clustering, complete em algorithm, running directly on matlab, you can visualize mapping (two-dimensional data)
chenyiming
- 四组源数据和四组校正后的数据进行对比，以直观显示两类数据的不同-Four sets of source data and the corrected data into four groups compared to visualize different types of data
cmeans
- c-聚类，设定初始聚类中心以及迭代步长，按距离最小聚类，中心位置重新计算，以及显示。-c- clustering, set the initial cluster centers and iterative step, according to the minimum distance clustering, central location recalculated and displayed.
1138508kMedoids
- 聚类，设定初始聚类中心以及迭代步长，按距离最小聚类，中心位置重新计算，以及显示(The initial cluster centers and the iteration steps are set by clustering, the minimum clustering, the central location re calculation, and the display)
FCM
- 实现灰度图像的模糊C均值聚类，并显示迭代次数和迭代结果(The fuzzy C mean clustering of gray image is realized, and the number of iterations and iterations are displayed.)
改进的基于划分算法的三维点云聚类matlab实现
- 根据网上基于划分法k-means的聚类算法，我做了改进。可以预设一个最大的类数和一个半径，自动划分合适的类。最终将随机三维点云聚类完成后显示为不同颜色。(According to the clustering algorithm based on partition K-means on the Internet, I improved it. A maximum number of classes and a radius can be preset to automatically divi