IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab） 入侵杂草优化算法是一种模拟自然界杂草殖民过程的一种新型智能优化方法，具有结构简单、参数少、鲁棒性强、易于理解和易于编程等特点，目前，入侵杂草优化算法已被成功应用到许多领域。但该算法本身也存在着易陷入局部最优，后期寻优精度不高等缺陷，大大地限制了入侵杂草优化算法的应用范围。针对入侵杂草优化算法存在的寻优精度不高和早熟现象，提出了利用杂草算法的种群多样性进行全局搜索，同时用复合形的反射、延伸、压缩等运算产生一个新解替代当前种群中最差的个体来进行局部搜索，可有效地避免算法早熟现象，同时提高了算法的寻优精度，增加算法的收敛速度。 IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab） IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab） IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab）

K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。 K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 k个聚类具

基于密度峰值的聚类算法，matlab官方程序。

人工智能与大数据中的聚类算法，聚类分析是一种重要的人类活动。早在孩提时代，人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫和狗，动物和植物。

层次聚类算法，可直接运行，matlab编写

FCM聚类算法的MATLAB实现，使用m文件编程实现函数

基于潜狄利克雷分配的遥感影像聚类算法聚类个数敏感性分析，齐银凤，唐宏，本文概要叙述了基于狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation， 即LDA）的遥感影像聚类算法的原理和实现步骤，重点分析了遥感影像聚类算�

k-means聚类算法及matlab代码 项目名称：数据挖掘课作业 项目组成 1. exp1 实验一 《多源数据集成、清洗和统计》 题目 广州大学某班有同学100人，现要从两个数据源汇总学生数据。第一个数据源在数据库中，第二个数据源在txt文件中，两个数据源课程存在缺失、冗余和不一致性，请用C/C++/Java程序实现对两个数据源的一致性合并以及每个学生样本的数值量化。 两个数据源合并后读入内存，并统计： 学生中家乡在Beijing的所有课程的平均成绩。 学生中家乡在广州，课程1在80分以上，且课程9在9分以上的男同学的数量。(备注：该处做了修正，课程10数据为空，更改为课程9) 比较广州和上海两地女生的平均体能测试成绩，哪个地区的更强些？ 学习成绩和体能测试成绩，两者的相关性是多少？（九门课的成绩分别与体能成绩计算相关性） 实验一__目录结构 --data1.xlsx 插入数据库的原始数据 --data2.txt 从文件读入的原始数据 --data3.csv 清洗完毕的数据 --data4.csv 清洗完毕的经过特意处理数据 --insertData.py 插入数据库的完整代码 --

适用于聚类模型的数据

用c语言实现的传统k_meams算法可以实现对任意维数的数据进行统计，计算中心点，并进行分类数据以文本的形式读入，以文本的形式输出。