模式识别的课程作业，用MFC做的，实现了三个聚类算法（K_means,dbscan密度聚类，canopy），工程名叫k_means是因为一开始只做的k_means,后面加进去的,其实都做了，好好看看可以学到不少东西，不只是算法还有MFC的基础绘图等等
2019-12-21 19:30:26
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可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
2019-12-21 19:30:03
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练习K-means聚类算法是使用的数据集，里面是二维坐标点，一共80个
https://blog.csdn.net/baobaoqiyue/article/details/81504821
此博客为代码解析
2019-12-21 19:27:40
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用于负荷数据曲线分析，输入曲线数据，输出分类结果，并可视化显示聚类效果。该方法采用均一化、曲线平滑、特殊值处理、DB值评价聚类结果、自动选择聚类数等过程，能够较好的完成曲线数据处理。
2019-12-21 19:17:53
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多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果
2019-12-21 18:58:56
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从网上找了很多资料，发现都没有太合适的，而本程序则通过修改整理，包括完整数据集文件，代码文件，导入即可运行，有什么不合理的欢迎相互探讨。
2019-12-21 18:58:39
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2019美赛D题，使用了元胞自动机模拟卢浮宫博物馆的人员疏散问题，使用了k-means聚类算法识别人群拥挤中心，附录附有代码
2019-12-21 18:57:07
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基于K-means聚类算法的图像分割
算法的基本原理：
基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。
算法步骤：
①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。
2019-12-21 18:54:01
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