机器学习聚类算法及实现，掌握K-means聚类的使用思路和使用方法

周围计算matlab代码基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类 这个 repo 包含我对我们的论文“基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类”的实现。 执行 这些代码最初来自于 Science 2014 的“Clustering by fast search and find of density peaks”。我大量修改了 matlab 实现以加快和修改基于我们论文的参数设置和算法框架。 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article{xie2018unsupervised, title={Unsupervised hyperspectral remote sensing image clustering based on adaptive density}, author={Xie, Huan and Zhao, Ang and Huang, Shengyu and Han, Jie and Liu, Sicong and Xu, Xiong and Luo, Xin and Pan, Haiyan and Du, Qian and Tong, Xi

基于密度峰值的快速聚类算法在matlab中的实现

人工智能与大数据中的聚类算法，聚类分析是一种重要的人类活动。早在孩提时代，人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫和狗，动物和植物。

为改善传统聚类算法在电力时序数据上的聚类效果，提出一种基于优化特征向量选取的遗传谱聚类算法。针对应用数据结构特点，合理优化谱聚类算法中特征向量的提取过程，避免传统方法可能造成的数据信息缺失问题；采用遗传聚类优化算法对优选后的特征向量进行聚类划分，并将最终划分结果映射回原始数据。以UCI标准合成时间序列数据与美国区域电网运营商PJM提供的日负荷数据为例，对比分析现有常用聚类算法与所提算法测试结果的聚类有效性指标与形态特征。研究结果表明，所提算法分类效果显著，有较高的聚类质量和算法稳健性，具有工程应用前景。

这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

这种方法可以聚类，根据欧式距离，距离近既可以分成一类，距离远则意味着属于不同的类。

层次聚类算法，可直接运行，matlab编写

FCM聚类算法的MATLAB实现，使用m文件编程实现函数

针对现实数据集的数据缺失问题，提出了一种基于双聚类的缺失数据填补新方法。该算法利用双聚类簇内平均平方残值越小簇内数据相似性越高的这一特性，将缺失数据的填补问题转换为求解特定双聚类簇最小平均平方残值的问题，进而实现了数据集中缺失元素的预测；再利用二次函数求解极小值的思想对包含有缺失数据的特定双聚类簇最小平均平方残值的问题进行求解，并进行了数学上的分析证明。最后进行仿真验证，通过观察UCI数据集的实验结果可知，提出的算法具有较高的填补准确性。