本科生课程设计内容。包括公式，原理，matlab gui设计以及部分代码（仅论文）

算法原理：1.K-means算法以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 2.DBSCAN算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 算法功能：通过以上两种方法对图像实现聚类（无监督学习），并比较其区别。

基于豆瓣电影用户数据使用Canopy+K-means聚类的协同过滤推荐 更新对比实验、豆瓣热门电影数据集

建立实验环境 1个安装python（2.7） 2安装点： 2.1下载pip 2.2解压缩后，安装指令python setup.py install 2.3 pip升级python -m pip install --upgrade pip 2.4 pip安装扩展包pip install jieba（这里以jieba包为例），如果速度较慢，可转换内部的阿里源，即pip install jieba -i --trusted-host mirrors.aliyun.com 3安装pycharm 4使用GitHub获取代码 4.1安装git 4.2登陆自己的GitHub账号，找到自己的项目，（别人的需要先fork过来，也可以直接git clone xxx，或者直接下载zip包放进pycharm） 4.3：pycharm，首先设置git的位置及github账号，点击Test都通过后继续，依次在菜单栏上单击，从版本控制GitHub上进行VCS检出，登陆自己的账号后选择相应的项目，得到代码。 4.4（更新fork的项目到最新的版本）同步叉子 5 ipython协同开发环境 5.

印度尼西亚降雨模式分类使用时间序列K均值 使用时间序列k均值对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类。 k均值中的距离计算是动态时间规整（DTW），通常用于模式匹配和时间/顺序数据聚类。

根据颜色计算像素簇。 该算法基于Orchard和Bouman描述的uopon二叉树量化技术。 该代码可用于生成混合高斯模型，用于基于图切割的图像分割算法。

摘要：针对传统配电网区域规划方法无法满足实际需求，而基于传统聚类算法的配电网区域规划方法存在着初始聚类中心选取不合理和聚类个数不确定的问题。文中对传统K-mea

针对人工鱼的特点，提出了一种新的聚类分析算法———人工鱼群聚类分析算法。该算法是一种基于网格和密度的聚类分析算法，它能够自动获得簇类数K，能对任意形状的数据库进行聚类，具有较好的并行性，通过网格大小的控制可获得不同层次的聚类结果。它克服了K均值算法要指定簇数K的困难和对球状数据库效果好的缺憾。

2. 类似的，对于社团检测（复杂网络上做聚类），我们有三个关键问题： ·希望得到什么样的社团 2. 计算相似度矩阵S N为一个字典，“节点id—邻接点id集合

文件夹包含了均值漂移算法的详细讲解，配有PPT，论文及论文中算法的matlab实现，对初学者有很大帮助