由于野外的早期烟雾具有稀疏、扩散缓慢、面积小等特点，现有算法存在提取烟雾候选区域不完整或者产生空洞等问题。为此，提出一种基于“背景反馈”的动态背景更新算法。首先提取运动目标，依据烟雾颜色特征，使用K-means算法去除非烟颜色干扰像素，以更早得到烟雾疑似区域；然后提取每一个疑似烟雾区域的面积增长特性、空间能量及LBP直方图和HOG，并分别计算特征的置信度；最后将得到的置信度输入动态得分组合，确定每个疑似烟区是否包含烟雾。实验结果表明，所提算法能够更早地检测出烟雾，有效降低误警率。对于中远距离场景，平均可提早94帧检测到烟雾。

Cuda K-Means 图像聚类算法由 Andrea Toscano, Università degli Studi di Milano (Informatica) 在 NVidia Cuda 中实现。 这个小项目展示了如何实现应用于图像的 K-Means 聚类算法以减少其颜色。 一些预处理是使用 python 脚本计算的，以便以更好的方式表示图像并轻松找到适合算法的初始质心。 在 Cuda K-Means 例程中涉及全局内存和常量内存。 未来的工作还将包括包含整个图片的纹理内存，从而提高算法的性能。

在scikit-learn中的单元超球面上聚类 演算法 此软件包实现了scikit-learn的Banerjee等人在JMLR 2005 概述的三种算法。 球形K均值（spkmeans） 球形K均值与常规K均值的不同之处在于，它在每个最大化步骤结束时（即归一化质心）将估计的聚类质心投影到单位球体上。 冯·米塞斯·费舍尔分布（movMF）的混合 就像通过均值和方差来参数化高斯分布一样，具有均值方向$\mu$和浓度参数$\kappa$ 。 从vMF分布得出的每个点$x_i$和平均方向$\|\mu\|_2 = 1$生活在单位超球面$\S^{N-1}$ （即$\|x_i\|_2 = 1$ ）的表面上$\|\mu\|_2 = 1$ 。 较大的$\kappa$会导致点集中度更高。 如果我们的数据作为一种模式米塞斯费舍尔分布的，我们有一个额外的重量参数$\alpha$在混合物中各分布。 movMF算法通过期望最大化（EM）估计混合参数，使我们能够相应地对数据进行聚类。 软运动MF 估计每个类别的每个示例的实值后验。 从某种意义上说，这使我们可以进行软聚类，因为每个数据点都有聚类的可能性。

本程序是在python中完成，基于sklearn.cluster中的k-means聚类包来实现数据的聚类，对于里面使用的数据格式如下：（注意更改程序中的相关参数） 138 0 124 1 127 2 129 3 119 4 127 5 124 6 120 7 123 8 147 9 188 10 212 11 229 12 240 13 240 14 241 15 240 16 242 17 174 18 130 19 132 20 119 21 48 22 37 23 49 0 42 1 34 2 26 3 20 4 21 5 23 6 13 7 19 8 18 9 36 10 25 11 20 12 19 13 19 14 5 15 29 16 22 17 13 18 46 19 15 20 8 21 33 22 41 23 69 0 56 1 49 2 40 3 52 4 62 5 54 6 32 7 38 8 44 9 55 10 70 11 74 12 105 13 107 14 56 15 55 16 65 17 100 18 195 19 136 20 87 21 64 22 77 23 61 0 53 1 47 2 33 3 34 4 28 5 41 6 40 7 38 8 33 9 26 10 31 11 31 12 13 13 17 14 17 15 25 16 17 17 17 18 14 19 16 20 17 21 29 22 44 23 37 0 32 1 34 2 26 3 23 4 25 5 25 6 27 7 30 8 25 9 17 10 12 11 12 12 12 13 7 14 6 15 6 16 12 17 12 18 39 19 34 20 32 21 34 22 35 23 33 0 57 1 81 2 77 3 68 4 61 5 60 6 56 7 67 8 102 9 89 10 62 11 57 12 57 13 64 14 62 15 69 16 81 17 77 18 64 19 62 20 79 21 75 22 57 23 73 0 88 1 75 2 70 3 77 4 73 5 72 6 76 7 76 8 74 9 98 10 90 11 90 12 85 13 79 14 79 15 88 16 88 17 81 18 84 19 89 20 79 21 68 22 55 23 63 0 62 1 58 2 58 3 56 4 60 5 56 6 56 7 58 8 56 9 65 10 61 11 60 12 60 13 61 14 65 15 55 16 56 17 61 18 64 19 69 20 83 21 87 22 84 23 41 0 35 1 38 2 45 3 44 4 49 5 55 6 47 7 47 8 29 9 14 10 12 11 4 12 10 13 9 14 7 15 7 16 11 17 12 18 14 19 22 20 29 21 23 22 33 23 34 0 38 1 38 2 37 3 37 4 34 5 24 6 47 7 70 8 41 9 6 10 23 11 4 12 15 13 3 14 28 15 17 16 31 17 39 18 42 19 54 20 47 21 68 22

用于对数据进行聚类分析的一个很好程序代码，里面是三个程序代码的M文件，较为实用

在C++下使用k-means聚类算法，实现图像分割，带数据，希望对大家有帮助~~

软K均值 Soft K-Means算法的实现 要求 Python3. Numpy matplotlib 可视化结果 可视化3个集群的结果

根据交通事故的GPS坐标进行聚类分析，根据相应约束条件根据聚类算法判定事故高发区。其他分类场景也可以适用。

基于MATLAB的KMEANS 聚类程序（函数）和资源里德程序数据一起下所以这个没要分。

聚类算法k-means和层次聚类的java源代码~