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Kmeans.docx K均值聚类算法实验报告
1.理解掌握K-means聚类算法的基本原理; 2.学会用python实现K-means算法 K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法,其中k代表类簇个数,means代表类簇内数据对象的均值(这种均值是一种对类簇中心的描述),因此,K-Means算法又称为k-均值算法。K-Means算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
2021-07-29 14:59:48
858KB
Kmeans
实验报告
1
FCMClust(模糊c均值聚类算法MATLAB实现)
function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n, options)
2021-07-24 22:00:47
5KB
模糊c聚类
1
KFCM均值聚类
2021-07-24 20:15:32
3KB
KFCM
1
FLICM图像分割算法
FLICM 算法,是一种基于局部空间信息模糊聚类的鲁棒图像分割算法,来自论文"A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm", IEEE Transactions on Image Processing 19(5) 2010 1328-1337, doi: 10.1109/TIP.2010.2040763,使用Matlab R2018b编写,皆用矩阵计算。
2021-07-23 15:09:28
12KB
图像分割
模糊聚类
模糊C均值聚类
FCM
1
模糊c均值聚类 matlab
简单的模糊c-均值聚类matlab程序 希望对大家能够有所帮助
2021-07-18 21:37:12
505B
fcm
1
模糊集matlab代码-Fuzzy_Clustering_Algorithms:几种最先进的模糊聚类算法,包括模糊c均值聚类、模糊子空间聚类和
模糊集matlab代码Fuzzy_Clustering_Algorithms 几种最先进的模糊聚类算法,包括模糊 c 均值聚类、模糊子空间聚类和最大熵聚类算法。 MATLAB 代码。 虹膜数据集中的三个例子。 FCM 演示 FCM算法: 运行 demo_fuzzy.m,选择超参数“choose_algorithm=1”。 聚类结果: 迭代1,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 迭代2,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 迭代3,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 迭代4,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 迭代5,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 迭代6,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 迭代7,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 迭代8次,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 迭代9,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 迭代10,迭代次数:12,Accuary:0.89333333 算法平均迭代次数为:12.00 平均运行
2021-07-06 20:54:11
577KB
系统开源
1
实验六 C均值聚类.zip
C均值聚类(更常用的叫法是K均值算法,K-means clustering)是经典的非监督数据处理方法。实验目的在于加深学生对C均值聚类原理的理解、掌握的算法的实现过程,体会其在模式识别中的作用。
2021-07-04 13:02:37
324KB
c均值聚类
1
K均值聚类算法 matlab
很好用的K均值聚类算法 简单易懂 用matlab完成,可以适用于图像分割的K均值聚类
2021-06-28 17:30:43
1KB
K均值聚类
图像分割
matlab
1
一维均值聚类算法matlab程序
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。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来 进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象 ,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算 每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用 均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。
2021-06-24 15:37:09
10KB
k-mean
1
k均值聚类对灰度图像进行处理
对灰度图像进行K均值聚类分析,利用该算法很好的实现了对图像的聚类处理
2021-06-20 04:49:19
2KB
聚类
1
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