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基于matlab的K均值聚类程序
- 基于matlab的K均值聚类程序。其中用IRIS数据进行验证，得到了很好的结果。文件中包含了演示后的结果图,Matlab-based K-means clustering procedure. Which use IRIS data verification, have had good results. File contains the results of the demonstration plan
Cluster
- 使用分解聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，IRIS数据是由鸢尾属植物的三种单独的花的测量结果所组成，模式类别数为3，特征维数是4，每类各有50个模式样本，总共有150个样本。-The use of decomposition in the IRIS data clustering algorithm on the cluster analysis, IRIS data are from the iris flower three separate components of the meas
C-means
- 使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。-Use c-means clustering algorithm in the IRIS data on the cluster analysis, three randomly chosen initial cluster centers, through a series of iterative, 150 samples will eventually fall into
subtractive
- subtractive clustering
irisfcm
- This illustrates how to use Fuzzy C-Means clustering for Iris dataset.
kmeans
- 使用K－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析.-K-means clustering algorithm using IRIS data in the cluster analysis.
isodate
- isodata聚类算法用于聚类类IRIS数据，分类效果较好，运行稳定-isodata clustering algorithm for clustering classes IRIS data classification better, stable operation
Cluster
- 使用k-means、k-media、层次聚类方法，并通过iris数据集测试-Using k-means, k-media, hierarchical clustering method, and through the iris data set test
hierarchical
- 对于随机数据和Iris数据的层次聚类算法-For random data and Iris data hierarchical clustering algorithm
fcm-test
- 模糊聚类iris标准数据测试。。。采用fcm方法。-Fuzzy clustering iris standard test data
k-means-for-iris
- 利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果-The use of K-means clustering method to classify iris sample matlab program, the program includes source code, sample data, the classification results
K均值对iris数据集聚类
- k-means算法对irisdata数据集进行聚类(The k-means algorithm clustering the irisdata datasets)
irisdatasetclustering
- IRIS DATA SET CLUSTERING IN MATLAB
iris
- 对鸢尾花数据集进行模糊聚类，将模拟退火算法及遗传算法分别与模糊聚类算法结合，使聚类效果更好。(Fuzzy clustering of the Iris Dataset)
K-means聚类
- 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)
decomposition
- 按照算法步骤对IRIS数据进行仿真，IRIS数据是由鸢尾属植物的三种单独的花的测量结果所组成，模式类别数为3，特征维数是4，每类各有50个模式样本，共有150个样本。首先使用分解聚类算法分离出第一种鸢尾属植物，再对剩余的所有样本进行第二次分解聚类，得出第二种鸢尾属植物和第三种鸢尾属植物。(Decomposition clustering algorithm)