一起 k 均值 matlab 代码OpenCv-Adaptive_Kmeans_Clustering 使用 OpenCv 3.0 用 C++ 编写的自适应 Kmeans 聚类 聚类用于组织数据以进行有效检索。 聚类中的问题之一是在给定数据中识别聚类。 一种流行的聚类技术基于 K 均值，这样数据就可以划分为 K 个集群。 在这种方法中，集群的数量是预定义的，并且该技术高度依赖于能够很好地代表集群的元素的初始识别。 该技术可以通过合并现有集群和创建新集群同时保持集群数量不变来识别输入数据集中的 K 个集群。 当其他有效的搜索技术可能不可用时，该技术已被用于实现搜索过程的显着加速。 此代码是由用户“ankit dixit”使用此 Matlab 代码编写的： #之前 #之后

python kmeans算法实现，机器学习中的一种分类算法

聚类算法 一、原型聚类1--Kmeans聚类！！！ K Means Clustering with Python 版本一--数据只有两维，上传格式为txt文件 版本二--数据只有两维，但是上传文件的格式增加了xlsx和xls文件 版本三--数据有多维，可以上传的格式可以是xlsx和xls 二、概率聚类 dbscan方法 三、层次聚类 agglomerative方法

基于模糊C均值优化的直觉模糊C均值，融合了区域特征，C++实现，附带论文，可以更好的学习。博客地址https://blog.csdn.net/qq_41828351/article/details/88402605

何凯明2013年再cvpr中发表的文章K-means Hashing: an Affinity-Preserving Quantization Method for Learning Binary Compact Codes 源代码

clustering based on kernel kmeans

改进kmeans算法matlab代码 通过K均值聚类对矢量进行量化： 整个代码库，图像和说明可在此存储库中找到。 加载图像： 1.1在本项目中，我们使用了NCSU工程大楼校园的图像，如下所示： 该图像已加载以下MATLAB代码（未读取）： ％1。加载图像（EB的视图）：I = imread（'ncsu.jpg'）; 图（1），imshow（I）; title（'原始输入RGB图像'）; 1.2然后，使用下面的MATLAB代码（rgb2gray）将输入的RGB图像转换为灰度图像： 从RGB转换为灰度图像：rgbI = rgb2gray（I）; Figure（2），imshow（rgbI）; title（'灰色图像'）; 1.3现在，为了简化数学，我们将图像调整为适当的尺寸，其中我们选择min {M，N}为2的幂，并且max {M，N}为2的幂的倍数。 在我们的例子中，我们取M = 512和N = 2X512。 我们正在使用以下MATLAB代码调整rgb图像的大小： ％处理图像以获取正确的尺寸％获取灰色图像的尺寸：[M，N] = size（rgbI）; ％将图像重塑为尺寸M = 512，N

Cuda K-Means 图像聚类算法由 Andrea Toscano, Università degli Studi di Milano (Informatica) 在 NVidia Cuda 中实现。 这个小项目展示了如何实现应用于图像的 K-Means 聚类算法以减少其颜色。 一些预处理是使用 python 脚本计算的，以便以更好的方式表示图像并轻松找到适合算法的初始质心。 在 Cuda K-Means 例程中涉及全局内存和常量内存。 未来的工作还将包括包含整个图片的纹理内存，从而提高算法的性能。

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Kmeans图像分割方法C++代码_亲测可用