k-均值聚类和层次聚类 电影评分的k均值聚类 层次聚类

K均值聚类是聚类算法中十分经典的算法，本人采用4k2_far.txt数据集进行试验，聚类中心指定为4，将样本的二维特征画在坐标系，并用黑色五角星标记出聚类中心。代码于2020年7月26日调试通！！大家一起学习！！（代码数据集均在文件夹里哦，不用任何修改）

可视化分类结果，只弄了2维的可视化 需要在同文件中自己新建一个生产的数据文本 看看你就懂了，完全按照k均值聚类的思想写的

机器视觉基础 | image-k-means | 基于 k-均值聚类算法图像分割

基于自适应K均值聚类的关键帧提取，李秀环，，视频关键帧通常会反映一个视频的主要内容, 能大大减少视频索引的数据量, 是视频分析和基于内容视频检索的重要基础之一。本文提出��

这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：均值聚类算法等 本实验的目的是学习和掌握k-均值聚类算法，通过对表格6 中的三维数据进行测试，进一 步加深了解。 (d) 编写程序实现k-均值聚类算法（本章中算法1）。 (e) 测试的类别数目和初始值为：c = 2， 1m (0) = (1,1,1)t ， 2 m (0) = (−1,1,−1)t ，进行实验。 (f) 测试的类别数目和初始值为：c = 2， 1m (0) = (0,0,0)t ， 2 m (0) = (1,1,−1)t ，进行实验。 将得到的结果与（b）中的结果进行比较，并解释差别，包含迭代次数的差别。 (g) 测试的类别数目和初始值为：c = 3， 1m (0) = (0,0,0)t ， 2 m (0) = (1,1,1)t ， 3m (0) = (−1,0,2)t ，进行实验。 (h) 测试的类别数目和初始值为：c = 3， 1m (0) = (−0.1,0.0,0.1)t ， 2 m (0) = (0,−0.1,0.1)t， 3 m (0) = (−0.1,−0.1,0.1)t，进行实验。将得到的结果与（d）中的结果进行比较，并解释 差别，包含迭代次数的差别。 表 6 样本 x1 x2 x3 样本 x1 x2 x3 1 -7.82 -4.58 -3.97 11 6.18 2.81 5.82 2 -6.68 3.16 2.71 12 6.72 -0.93 -4.04 3 4.36 -2.19 2.09 13 -6.25 -0.26 0.56 4 6.72 0.88 2.80 14 -6.94 -1.22 1.13 5 -8.64 3.06 3.50 15 8.09 0.20 2.25 6 -6.87 0.57 -5.45 16 6.81 0.17 -4.15 7 4.47 -2.62 5.76 17 -5.19 4.24 4.04 8 6.73 -2.01 4.18 18 -6.38 -1.74 1.43 9 -7.71 2.34 -6.33 19 4.08 1.30 5.33 10 -6.91 -0.49 -5.68 20 6.27 0.93 -2.78

简单实现平面的点K均值分析，使用欧几里得距离，并用pylab展示。 复制代码 代码如下:import pylab as pl #calc Euclid squiredef calc_e_squire(a, b):    return (a[0]- b[0]) ** 2 + (a[1] – b[1]) **2 #init the 20 pointa = [2,4,3,6,7,8,2,3,5,6,12,10,15,16,11,10,19,17,16,13]b = [5,6,1,4,2,4,3,1,7,9,16,11,19,12,15,14,11,14,11,19] #define two k_va

算法描述：K均值算法： 给定类的个数K，将N个对象分到K个类中去， 使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。

基于模糊C均值聚类的脑部MR图像分割算法软件工程研究.docx

基于模糊C均值优化的直觉模糊C均值，融合了区域特征，C++实现，附带论文，可以更好的学习。博客地址https://blog.csdn.net/qq_41828351/article/details/88402605