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深度学习机器学习图像处理的matlab源代码--基于均值聚类算法的图像分割应用实战

基于K-means聚类算法的客户价值分析研究

基于K-Means聚类算法的景区数据分析——以黄果树景区为例.pdf

用户用电情况随着电网技术发展变得更加复杂，同时产生大量用电特征。以往采用基于神经网络挖掘方法和基于CURE算法的挖掘方法受到噪声数据影响，导致挖掘精准度较低，针对该问题，提出基于k-means聚类算法的用户复杂用电特征挖掘方法。在k-means聚类算法中，研究用户复杂用电特征挖掘原理，并对数据进行清洗、集成、规约变换预处理，避免噪声干扰。利用信息熵原则聚类矩阵规整特征点，根据复杂用电特征，通过簇类决策用电特征点，计算聚类簇之间距离，获取用电特征信息增益，完成用户复杂用电特征挖掘。通过实验对比结果可知，该方法挖掘精准度最高为99%，为用户提供更好优质服务。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

基于 K-means 聚类算法的图像区域分割，首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心，其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累，计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心，最后重复以上步骤，直到相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调增结束，仿真代码亲测可用，有很高的参考价值

1 K-means算法 实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。 1.1 算法思路 随机选取聚类中心 根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点 计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心 计算下一次迭代的聚类中心与当前聚类中心的差距 如4中的差距小于给定迭代阈值时，迭代结束。反之，至2继续下一次迭代 1.2 度量方式 根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需

基于K-means聚类算法的分析及应用.pdf

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