k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心，把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类，得到一次聚类，再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类，迭代n次得到最终结果分步解析 一、初始化聚类中心 首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器，选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器，第三、四、、、N个同理，为了优化可以选择距离开方做为评判标准 二、迭代聚类 依次把集合里的元素与距离最近的聚类中心分为一类，放到对应该聚类中心的新的容器，一次聚类完成后求出新容器里个类的均值，对该类对应的聚类中心进行更新，再次进行聚类操作，迭代n次得到理想的结果 三、可视化展

k-means-for-iris 利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果 The matlab program of clustering iris samples by K-means clustering, including source code, sample data and clustering results

matlab如何找k-means源代码该网站包含用于使用WiFi进行手语识别的通道状态信息（CSI）轨迹的数据集。 引用论文 马永森，周刚，王双权，赵宏阳和荣伍伯。 2018年。SignFi：使用WiFi进行手语识别。 程序。 ACM互动。 暴民。 可穿戴的无处不在的技术。 2，1，第23条（2018年3月），共21页。 DOI： 读者还可以查看以下文章，以获取有关通过通道状态信息进行WiFi感应的更多详细信息。 马永森，周刚和王双权。 2019。带有信道状态信息的WiFi传感：一项调查。 ACM计算。 生存52，3，Article 46（2019年6月），36页。 DOI： 档案文件 该存储库包含以下文件。 您同意下载并使用这些文件。 档案文件 描述 尺寸 在实验室环境中，针对276个签名字的分段下行链路CSI迹线和地面真相标签。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.44GB 在实验室环境中，对276个签名字进行了分段的上行链路CSI跟踪和地面真相标签。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.33GB 家庭环境中276个符号词的分段下行链路和上行

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关于聚类算法解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法

数据之美 一本书学会可视化设计英文版

K-Means欠采样python实现 1. K-Means欠采样原理 为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。该方法利用K-means方法对大类样本聚类，形成与小类样本个数相同的簇类数，从每个簇中随机抽取单个样本与风险样本形成平衡样本集。K-means欠采样过程如下： Step1：随机初始化k个聚类中心，分别为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大样本xi(1,2,…,n)，计算样本到每个聚类中心uj的距离，将xi划分到聚类最小的簇，c(i)为样本i与k个类中距离最近的那个类，c(i)的值为1到k中的一个，则c(i)

运用k-means算法进行对图像进行颜色和纹理分割，里面包含实验报告和matlab代码，分析非常详细，10天吐血撰写

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术，提出将K-means聚类法应用在 数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型（HVS）和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半 色调图像之间的视觉误差；利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区，在每个聚类分区应用最小平方法 （least-squares）最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差，所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法（LSMB）算法相比，随着聚类分区的增加，图像平滑且边缘清晰度增加，尤其是在图像细节部位。与 LSMB算法比较，该算法的均方误差值有所降低，而权重信噪比和峰值信噪比提高了0.2～2dB，模拟实验结果 验证了算法的有效性。

模糊C均值算法 类型：聚类算法 使用的数据集：虹膜数据集 要求： Google colab或jupyter笔记本 套餐： 熊猫-https: numpy- //numpy.org/install/ Matplotlib- //matplotlib.org/stable/users/installing.html sklearn- //scikit-learn.org/stable/install.html 涉及的步骤： 打开“ fuzzy_c_means_algorithm_implementation.ipynb”文件。您可以在Google colab上或通过jupyter笔记本打开它。 如果您使用的是Jupyter笔记本，请安装上述必需的软件包。 在google colab或jupyter Notebook中打开文件后，运行所有单元格并查看输出。 观察图以了解算