smote的matlab代码基于 K-Means 和 SMOTE 的不平衡学习过采样 K-Means SMOTE 是一种针对类不平衡数据的过采样方法。 它通过在输入空间的安全和关键区域生成少数类样本来帮助分类。 该方法避免了噪声的产生，有效地克服了类之间和类内的不平衡。 该项目是 k-means SMOTE 的 Python 实现。 它与 scikit-learn-contrib 项目兼容。 安装 依赖关系 该实现在 python 3.6 下进行了测试，并与最新版本的不平衡学习框架一起使用： 不平衡学习 (>=0.4.0, =1.13, =0.19.0, <0.21) 安装 皮皮 pip install kmeans-smote 从源头 克隆这个存储库并运行 setup.py 文件。 使用以下命令从 GitHub 获取副本并安装所有依赖项： git clone https://github.com/felix-last/kmeans_smote.git cd kmeans-smote pip instal

该算法是一种使用kmeans原理对输入的彩色或灰度图像进行聚类的全自动方法，但是在这里，您无需指定聚类数或任何初始种子值即可开始迭代，该算法会自动查找聚类数和聚类中心. 这是在不知道聚类数量的情况下对图像进行聚类的一种非常快速的实现。 1. 将灰色（单通道（0-255））或彩色图像（3 通道（0-255））聚类为 kmeans。 2. 不需要为聚类指定簇数。 3. 实施速度非常快。 4.非常容易理解。 5. 易于根据您的要求修改代码。 6. 不使用任何图像处理工具功能。 此代码使用与 kmeans 中相同的原理，但这里您不需要定义集群数。 您可以使用此代码来估计图像中存在的聚类（颜色）数量，此代码可能无法根据需要分割所有图像，因此建议对聚类图像进行后期处理。 请下载后查看，期待您的建议和修改。 谢谢你， 安吉特·迪克西特

基于matlab图像kmeans图像的聚类方法代码

基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中，作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一，一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。 一、基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理 KMeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用、最重要的聚类算法。KMeans聚类算法首先需要确定N个初始中心点，初始中心点的选择对聚类结果影响很大，常用的初始中心点的选择有随机选择、自定义、采用Canopy聚类算法结果作为初始中心点，然后是重复遍历点与簇中心的距离，并不断修正簇中心点，可设置遍历次数和点与簇中心的最小距离影响聚类结果。 聚类的数据可以是一维数组、二

机器学习C++源码解析-kmeans算法-源码+数据

Python实现kMeans(k均值聚类)-附件资源

Maltab实现K-means算法

简单K均值聚类图像处理Matlab实验设计，含具体代码，仅供参考。

机器学习基础 对在机器学习中用到的知识进行了总结。期末测试重点知识点总结。

Python从零实现 K-mean 和K-中心点聚类算法的样本数据