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包括K-均值聚类算法的思想介绍，kmeans的MATLAB代码，c语言代码、c++代码。-Including the K-means clustering algorithm introduced the idea, kmeans of MATLAB code, c language code, c++ code.
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Fast mex K-means clustering algorithm with possibility of K-mean++ initialization
(mex-interface modified from the original yael package https://gforge.inria.fr/projects/yael)
- Accept single/double precision input
- Support of BLAS/OpenMP
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基于粒子群的改进K均值聚类算法源代码。适用于MATLAB7.1。-Improved PSO-based K means clustering algorithm source code. For MATLAB7.1.
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k均值聚类算法源码（matlab）
k均值聚类算法源码（matlab）-k-means clustering algorithm source code (matlab) k-means clustering algorithm source code (matlab)
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在试验中编写程序实现了K均值聚类算法,K均值聚类的原理是：在训练样本中找到C个聚类中心，每个聚类中心代表一个类的中心。然后将样本归类到与其最近的聚类中心的那一类。 C的选择是通过先验知识或经验选取的。聚类中心是通过算法迭代求得的。-In the test preparation process to achieve a K means clustering algorithm, K means clustering principle is: in the training samples to
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用matlab实现K均值聚类算法，里面有详细的英文备注和举例，可以看明白-Achieved using K means clustering algorithm matlab
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珍藏版，可实现，新K均值聚类算法，分为如下几个步骤：
一、初始化聚类中心
1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。
2、用前C个样本作为初始聚类中心。
3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。
二、初始聚类
1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。
2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，
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K-均值聚类算法程序，数据挖掘中比较经典的一种聚类算法-K-means clustering algorithm procedures
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K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。-K-means algorithm is based on the division of the classic clustering method, is ten classic one of data mining algorithm. K-means the
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K中心聚类算法 ，声明：本源程序由网络搜集整理，不承担技术及版权问题!-K center clustering algorithm, the statement: This source collected by the network, does not bear the technical and copyright issues!
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K均值聚类算法，网上已存在很多，我是新手，大神的看不懂，觉得自己编的比较适合菜鸟理解吧-K-means clustering algorithm
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基于matlab的图像K均值聚类算法程序-Matlab image K-means clustering algorithm
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Data clustering using K-means Clustering algorithm
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K均值算法使用的聚类准则函数的误差平方和准则，通过反复迭代优化聚类结果，使所有样本到各自所属类别的中心的距离平方和达到最小。-K-means clustering algorithm uses squared error criterion function and criteria through iterative optimization clustering result, all the samples to the respective classes of the center s
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K-均值聚类算法。可自由输入初始聚类中心的个数和其坐标。-K- means clustering algorithm. The number can be entered free initial cluster centers and their coordinates.
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此代码为matlab代码，分为两个部分。第一部分实现K均值聚类算法应用它来压缩图像。在第二部分中，你将使用主成份分析法pca来实现人脸图像的低维表示。
-This code for the matlab code, is divided into two parts. The first part of the implementation of the K means clustering algorithm to compress the image. In the second par
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K-均值聚类算法。可自由输入初始聚类中心的个数和其坐标。(K- means clustering algorithm. The number of initial cluster centers and its coordinates can be freely entered.)
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对K-means聚类算法的改进X-means算法。针对K值如何设定的问题，利用BIC准则判断聚类点数量。同时附有两个初始聚类点的选择程序，自己选吧。(The improved X-means algorithm for K-means clustering algorithm. In view of the problem of how to set the K value, the number of clustering points is judged by the BIC criteri
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K-MEANS聚类算法实现，方法简单，容易实现(K-MEANS clustering algorithm, simple and easy to implement.)
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应用K-means聚类算法，实现对iris数据集的分类(Using K-means clustering algorithm to realize the Classification of iris dataset)
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