K-means聚类,FCM-matlab实现，GA特征提取-matlab-sonar,Iris,sonar,不需要额外拓展包，下载即可运行，自写可直接。

多视图聚类算法在目前已经有了十分重要的研究和应用前景

该课题为基于kmeans的聚类分割，输入一张彩色图像，可以选择需要分割成多少类，就会以不同颜色区分不同的块。

kmeans算法C语言版，实测可以运行，方便大家下载。

数据分析中常用RFM分析消费者人群，但常见RFM是用均值区分。 均值区分与利用Kmeans区别在于前者人为划定R、F、M高低界限（以均值为界限），后者为通过不断迭代确定界限（不过两者对于异常点都较为敏感） RFM模型 首先介绍一下RFM模型 R – Recency 最近一次消费的时间 F – Frequency 一段时间内的消费频次 M – Monetary 一段时间内的消费金额 RFM模型主要用来划分客户/消费者，通过上述三个指标衡量客户/消费者价值 每个指标都分为0和1两档，1就是高，0就是低。把人群划分为2 * 2 * 2=8种： 上图源于百度百科 具体分类： 111 – 重要价值人群

MATLAB上的聚类/子空间聚类算法 此存储库不再处于主动开发中。 但是，欢迎对现有算法的实现提出任何问题。 [2020年10月] 1.聚类算法 K均值 K-均值++ 一般而言，该算法类似于K-means 。 与经典的K-means随机选择初始质心不同， K-means ++中集成了更好的初始化过程，在该过程中，远离现有质心的观测具有较高的被选为下一个质心的可能性。 可以使用适合比例选择来完成初始化过程。 ISODATA（迭代自组织数据分析） 简而言之， ISODATA引入了两个附加操作：拆分和合并； 当一类内的观察次数少于一个预定义阈值时， ISODATA会以两类间的最小距离合并两类；否则， ISODATA会合并两类。 当一个类别的类别内方差超过一个预定义阈值时， ISODATA将该类别分为两个不同的子类别。 均值漂移 对于每个点x ，找到邻居，计算均值向量m ，更新x

经典聚类程序 kmeans的C++源码。下载者请注意是c++的源码，想下c源码的，我另有发布

基于成对约束Info-Kmeans聚类的图像索引方法.pdf

【机器学习项目实战】Python实现聚类(Kmeans)分析客户分组 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)问题定义； 2)数据收集； 3)数预处理； 4)探索性数据分析； 5)聚类模型； 6)聚类可视化； 7)实际应用。

基于Kmeans聚类的CSI室内定位.pdf