kMeansCluster k均值聚类算法Matlab代码实现，聚类里的经典算法。可以参考应用。
2021-03-26 15:27:40
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针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感，易陷入局部最优解的不足，将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合，提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法。该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度进行优化，同时引入环形拓扑结构邻域，提高粒子群聚类算法的全局搜索能力。对UCI中3个数据集进行仿真实验，结果表明提出的基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法相比FCM算法和基本粒子群聚类算法具有更好的聚类效率和准确性。
2021-03-19 17:49:55
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将模糊集理论和k-means聚类联系起来，设计了模糊k-means聚类算法，其聚类效果比单纯的k-means要好。
2021-02-13 19:03:52
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基于遗传模拟退火算法的模糊C均值聚类算法（MATLAB自带的遗传算法工具箱），注释清楚，可直接更改使用，代码在MATLAB2016里运行通过！
2020-02-25 03:15:20
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初始聚类中心给定。K均值聚类算法首先是聚类算法。K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。它将相似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。
2019-12-21 20:34:19
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