k-means聚类算法及matlab代码目录 介绍 K-均值聚类是一种简单且可扩展的聚类方法，它以一种客观的方式将观察结果划分为k个聚类。 它具有非常广泛的应用，例如图像分割，零售产品分类（Kusrini，2015），温室气体排放等环境问题（Kijewska和Bluszcz，2015）。 K均值聚类可以与其他高级方法结合使用。 例如，它与支持向量机（SVM）一起使用来执行自动文本分类（Perrone和Connell，2000年）。 它也可以用作预处理方法，例如在隐马尔可夫模型（HMM）中初始化（Hu和Zanibbi，2011年）。 它的广泛应用和简单的计算复杂度使k-means聚类成为当今流行的方法之一。 当维数d> 1且簇数k> 1时，找到k均值成本函数的最小值是一个NP难题。 科学家想出了几种启发式方法来找到局部最小值，但是该过程仍然需要大量计算，尤其是对于具有高维特征的大型数据集而言。 因此，我们希望在机器集群上实现k-means启发式方法的并行版本，以在不牺牲算法准确性的情况下显着加快算法的运行速度。 k均值聚类的典型方法是期望最大化（EM）。 E步将点分配到最近的聚类中心，而

k-means聚类算法及matlab代码 Cube-Solver 解魔方机器人 运行效果 视频演示 1. 硬件机械平台 双臂双爪机械手，4个舵机，完成拧魔方的动作 USB 摄像头，完成魔方图像拍摄 2. 上位机程序 MATLAB 写的上位机，完成图像识别，魔方解算，通过串口发送机械运动步骤给单片机 文件说明 1. MATLAB 程序文件 cube_machine_Start.m 主程序，将MATLAB文件放在同一目录下，运行该文件启动程序。 cube_machine_Start.fig GUI界面文件。 colordetect.m 对魔方进行颜色识别，主要采用了K-means聚类算法，鲁棒性较好，室内自然光下颜色识别基本不会出错。 cube_machine_GUI.m 辅助控制机械手的子窗口界面，该文件采用纯代码编写，运行主程序自动启动，也可以单独启动。 kociemba.m 根据魔方颜色识别结果，进行解算，返回还原步骤。该文件通过网络端口调用德国数学家Kociemba的解魔方程序cube explorer 提供的API. (需要梯子访问)。 whitebalance.m 白平衡算法，

大规模数据聚类的基于随机梯度下降的K-Means算法

自组织神经网络和K-means聚类算法的比较分析，徐步云，倪禾，本文主要是研究自组织神经网络作为一种具有拓扑限制的，以特征提取为主要手段的聚类算法，并与传统的K-means算法进行比较分析，并��

文献节选翻译。文献原名：Constrained K-means Clustering with Background Knowledge

之前硕士做了一丢改进，部分有注释，数据集是UCI数据集，可运行

对主要聚类算法进行实现：基于划分的聚类算法，基于密度的聚类算法，基于层次的聚类算法。并且重点实现“基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类”算法，并对其进行改进：自动获取聚类中心数

基于k-means和关联度分析的网络招聘信息数据挖掘.pdf

目前在教学管理中, 通常采用算术平均线性划分法对学生成绩进行分析评价, 难以准确地反映学生真实的学习情况. 笔者运用K-means 算法对上海市某高级中学某班的一次试卷成绩进行聚类, 并对聚类结果进行了详细分析, 为制定有效的教学及学习策略提供相关依据.

针对传统分层路由算法存在的分簇不均匀、簇头选举不合理以及数据传输形式单一等问题，提出基于K-means++的无线传感网改进分簇算法LEACH-KPP。首先在成簇阶段采用K-means++算法实现均匀分簇，随后在簇头选举阶段使用改进簇头选举函数选取簇头，最后在融合数据传输阶段根据簇头与基站、簇头与簇头之间距离动态选择单跳与多跳的混合传输方式传输数据。OMNet++仿真结果与时间复杂度推导表明，LEACH-KPP延长了网络的生存周期，在节点剩余能量与后期存活数目上都优于传统分层路由算法。