参考网上博文(感谢)以及结合自己的想法思路进行图像均值滤波，Markdown此博文是为了记录自己的学习历程。

c++实现c均值聚类 经典算法 模式识别专用

ARCH-M模型(ARCH均值模型) 前面介绍的ARCH模型通常应用于回归模型，扰动项为ARCH过程。 在实际中，收益率和方差存在一定关系，风险越大，收益越大。 可以把代表风险的方差作为一个因素引入，这就是ARCH-M模型。

算法优缺点： 优点：容易实现 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型：数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。 1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等 2.然后我们需要选择最初的聚类点（或者叫质心），这里的

c均值聚类算法matlab代码ISO标准 ISO-SPLIT是一种有效的聚类算法，可以处理中低维度的未知数量的单峰聚类，而无需任何用户可调整的参数。 它基于对单峰性的重复测试-使用等渗回归和改进的Hartigan dip测试-应用于假定的聚类对的一维投影。 它可以很好地处理密度和种群变化很大的非高斯聚类，并且在这种情况下，它的性能优于K均值变体，高斯混合模型和基于密度的方法。 该存储库包含具有MATLAB / MEX接口的C ++中高效的单线程实现。 它是由Jeremy Magland发明和编码的，并由SCDA / Flatiron Institute的Alex Barnett对该算法和测试做出了贡献。 （C）杰里米·马格兰（Jeremy Magland）2015-2018。 依赖关系和编译 目前，C ++和MATLAB代码在一起，并且是一个依赖项。 在MATLAB中，从存储库的根目录执行以下操作： cd matlab compile_mex_isosplit5 cd .. run_test 您应该得到一个显示三个正确聚类的点云的图。 用法 这是一个简单的均质各向同性高斯演示，在MAT

这个程序里面是matlab自定义代码实现对图像的均值滤波、中值滤波、边缘提取，DFT，matlab实现，自定义函数实现的

一起 k 均值 matlab 代码关于： 图像压缩伪影的自动去除 改进了由 Luo 和 Ward 提出的算法，用于去除受块效应影响的区域中的块边缘。 项目介绍 工件去除 DCT 压缩方法可以在图像的块边界处引入可见的伪影。 在这个项目中，我们看一下由 Luo 和 Ward 提出的用于去除受块效应影响区域中块边缘的算法。 该算法使用自适应方法，在根据相邻块的加权平均值继续修改像素值之前，它会考虑图像的局部信息。 实验表明，该算法可以显着减少给定图像中可见的块状伪影。 图像分割 我们项目的目的是创建一种算法来从图像的其余部分提取行人路径。 该目标是通过使用 K-means 的图像分割并在 matlab 中开发代码来实现的。 这个想法是在颜色方面将路径与图像的其余部分区分开来，因为其余的对象变成白色，以便区分路径。 尽管还有一些改进的空间，但实验已经显示出有希望的结果。 分割的质量可以通过各种技术来提高，并且也会自动改善我们输出图像中的细节。 纸： 有关详细信息，请参阅纸张：

主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

如题，该程序是两种聚类算法的C#实现，有图形界面。

减法聚类与fcm融合的程序 利用强大的图像处理软件 matlab 实现的