【模式识别小作业】K均值聚类K-means clustering+Matlab实现+UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题 包含：完整全套代码+readme+报告

R编程的k-means算法聚类分析应用于地质数据分析是本文的讨论范围。 研究对象是位于西太平洋的海沟马里亚纳海沟。 该研究通过对地质数据的属性分析来评估地质数据的相似性。 原始观测数据集包含参数不同的样本：地质（沉积物厚度）、构造（构造板块上的位置）、火山作用（火成岩火山区）、测深（深度范围）和地貌（坡度和坡向）。 使用 k-means 算法将数据池划分为集群，目的是检测相似性。 选择聚类作为主要的统计方法，因为它可以通过无监督分类检测原始数据集中的相似组。 从技术上讲，该研究是使用 R 语言及其统计库进行的。 主要的 R 库包括 {cluster}、{factoextra}； 次要库包括 {ggplot2}、{FactoMiner}、{openxlsx}、{carData}、{rio}、{car} 和 {flashClust}。 测试了几个集群，从 2 到 7，最佳数量定义为 5。 结果显示可视化计算：因子的相关矩阵； 显示成对相关的双因子的比较； 成对比较分析显示变量作为双因素的影响：沉积物厚度与坡度角相关； 火山火成岩​​区与坡度角和坡向度的相关性。 影响地貌的四个变量：坡度角、沉积物厚度、坡向度、水深和火山作用。 该论文包括 R 编程代码列表，用于类似研究中算法的可重复性。

Matlab基于K均值聚类的神经网络-基于K均值聚类的ＲＢＦ神经网络.rar 基于K均值聚类的ＲＢＦ神经网络

大学课程设计，运用彩色空间转换、阈值分割、K均值聚类、连通运算、图像二值化、数学形态学运算、点运算孔洞填补法、分水岭算法等数字图像处理技术的基本思想算法，完成对给定的血液染色涂片数字图像blood.jpg进行红、白细胞的计数操作，并编写相应的MATLAB实现程序。

基于matlab的图像K均值聚类算法程序

整理了四种常用的聚类方法，自用，现供大家参考 K均值聚类方法中 聚类个数是用了factoextra包中的fviz_nbclust函数 并用此包中的画图函数绘制了拐点图，结果较为直观 系统聚类包括最大距离法、类平均法和离差平方和法

K-means算法在图像分割上的简单应用 * 例1： 图片：一只遥望大海的小狗； 此图为100 x 100像素的JPG图片，每个像素可以表示为三维向量（分别对应JPEG图像中的红色、绿色和蓝色通道） ； 将图片分割为合适的背景区域（三个）和前景区域（小狗）； 使用K-means算法对图像进行分割。 *

#MPI和Map-Reduce在KMeans聚类算法上的应用 2 种不同 K-Means 实现在性能和开发工作方面的比较 - 基于 MapReduce 和 MPI。 ＃＃问题描述 参考Assignment3.pdf ＃＃报告 参考 A3-Report.pdf ##为 KMeans 运行 MPI 参考 Run-Kmeans-MPI.txt ##Run MapReduce for KMeans 参考 Run-Kmeans-Hadoop.txt

闪亮应用 K-Means Clustering(Shiny App) 作为约翰霍普金斯大学在线课程的一部分制作这个应用程序在 IRIS 数据集上执行 K-Means 聚类。 我们可以选择集群的数量和两个维度。 输出被绘制。