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GAFCM
- 遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码 模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。 -Value algorithm (FCM) of the optimization calculations, by the genetic algorithm is the initial cluster centers, and the
Classification
- 1)打开“聚类分析软件”文件夹，点击“聚类分析.msi”安装程序，在安装向导中选择安装目录，安装完成。 2)打开Matlab软件程序，将当前工作目录设为“聚类分析”的安装目录，在命令行中输入“Cluster”命令，即可打开聚类分析软件。 -1) Open a
imgkmeans
- 将K均值算法用于图像分割,输入的是彩色图像,转换为灰度图像进行分割,输出结果为灰度图像.利用灰度做为特征对每个像素进行聚类,由于光照等原因,有时应该属于一个物体的像素,其灰度值也会有很大的差别,可能导致对该像素的聚类发生错误.在分割结果中,该物体表面会出现一些不同于其它像素的噪声点,因此,算法的最后,对结果进行一次中值滤波,以消除噪声,达到平滑图像的作用-The K means algorithm for image segmentation, the input is a color imag
kmeans
- 基于matlab的K-means聚类算法的实现以及二维随机点的聚类结果-Matlab-based K-means clustering algorithm
K-means
- 用matlab实现的聚类，效果很好，里面有部分数据，点击可以直接运行-Cluster with matlab to achieve good results, which are part of the data, click directly run
k_means
- 使用k-means算法对样本空间中的未分类的点进行聚类。-K-means algorithm using the sample space clustering unclassified points.
duojulei
- 各种聚类方法的比较，突出每一种聚类方法的优点，有助于不同目的者使用-Comparison of various clustering methods, highlighting the advantages of each clustering method can help to use a variety of purposes
b
- ：DBSCAN是一个基于密度的聚类算法。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以在带有“噪声”的空间数 据库中发现任意形状的聚类。但DtLqCAN算法没有考虑非空间属性，且DBSCAN算法需扫描空间数据库中每个点的e一 邻域来寻找聚类，这使得DBSCAN算法的应用受到了一定的局限。文中提出了一种基于DBSCAN的算法，可以处理非空 间属性，同时又可以加快聚类的速度。-: DBSCAN is a density-based clustering algorithm. The alg
k_means
- K均值聚类，输入聚类前的点集以及阈值，输出最后各个分类的中心点-K-means clustering, the input point set before clustering and threshold, output the final classification of the center of each
聚类程序
- 几种聚类的程序，适合初学者，对目标空间中的点进行分类，效果很好(Several clustering procedures, suitable for beginners)
matlab-julei
- 聚类分析,亦称群分析或点群分析,是研究多要素事物分类问题的数量方法。基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类(Cluster analysis, also called group analysis or point group analysis, is a quantitative method for studying the classification of multi factor things
kmeans
- 基于k均值的无监督聚类算法，输出有各个样本的类别标签，目标函数在每次迭代后的值，聚类中心以及聚类区间。内有测试数据，点击 test.m 可以完美运行。(The unsupervised clustering algorithm based on K means outputs the class labels of each sample, the value of the target function after each iteration, the clustering center a
warp-kmeans
- 传统的kmeans聚类算法不能保证时间序列聚类结果的时序性；基于warp-kmeans聚类算法可以有效处理时间序列的聚类问题，而且复杂度低，迭代次数少。 ，输出有目标函数在每次迭代后的值，聚类中心以及聚类区间。内有测试数据和相关文献，点击 test.m 可以完美运行(The traditional kmeans clustering algorithm can not guarantee the time series of the time series clustering results
101259363Desktop
- 传统的K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点的 不同而波动，且计算复杂度较高不适宜处理大规模数据集； 快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进 了传统K-medoids聚类算法，但是快速K-medoids聚类算法 的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为了克服传统的K- medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷，提出 一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。(The traditional K-medoids clustering algorit
DBSCAN
- DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。(DBSCAN is a representative density based clustering algorithm. Unlike the partition and hie
模糊C均值聚类算法
- 模糊c-均值聚类算法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，一般用于故障识别与分类。(Fuzzy c- mean clustering algorithm obtains the membership degree of every sample point to all class centers by optimizing the objective function, and determines the classifi
FCMCluster
- 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 fuzzy c-means algorithm (FCMA) or FCM. Among the many fuzzy clustering a
DENCLUE2.0 algorithm for python
- DASCAN 聚类算法例程，实现平面内点的分类(Clustering algorithm routines)
dbscan
- DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。(Classical clustering algorithm)
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