FCM算法是应用最广泛的聚类分析方法之一，CFCM也是模糊数学中的一种聚类分析算法。 现在给出的这两个算法是C++代码实现的。

基于 K-means 聚类算法的图像区域分割，首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心，其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累，计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心，最后重复以上步骤，直到相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调增结束，仿真代码亲测可用，有很高的参考价值

HSV、CMY、NTSC、YCbCr 颜色空间不太适合根据人类解释的实用术语来描述颜色。 因此，必须将 RGB 热图像转换为 HIS 图像以获得更好的可见性，以识别面板中存在的缺陷。 并应用K-means聚类算法对图像进行分割并诊断PV面板中的缺陷 参考： Uma，J.，Muniraj，C.和Sathya，N.，“基于热图像测试和评估的光伏（PV）面板缺陷诊断”，《测试和评估杂志》， https：//doi.org/10.1520 /JTE20170653 。 ISSN 0090-3973。

k-means聚类算法的研究.pdf

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

增量数据挖掘算法通过避免冗余计算，可以有效地将频繁更新更新为动态数据集。 现有的基于共享最近邻密度的聚类（SNND）算法的增量扩展无法处理数据集的删除，并且一次只能处理一个插入点。 我们提出了一种增量算法来克服这两个瓶颈，方法是在以批处理模式处理数据集的更新时，通过有效地识别集群的受影响部分。

双聚类算法是近年来提出的一种新的聚类方法,这种算法从思想上有别于传统的聚类算法,它主要强调在聚类时基因和条件聚类的同时性。 由于它具有诸多特性,它一出现就引起了各国科学研究学者的注意,并很快成为聚类领域的一个研究热点。其中Cheng and Church 算法又是其中最重要一种算法,其它算法都是从该算法演化而来。 本文在分析Cheng and Church 算法的基础上,对该算法进行了具体的实现。 同时对原算法第二阶段扩展空间过程进行了改进。改进后,在运行时间增加不多的条件下,试验的效果有了明显的提高。 本文的另一项工作是对于双聚类算法的两个重要参数进行了初步的讨论,并对如何手工设定该参数给出了具体的建议。 最后本文使用了业界两个公认的数据集进行了实际测试,并与文献的实验效果进行了对比,结果表明,改进后的算法在时间消耗增加不多的情况下,聚类结果的质量有了较大的提高,挖掘出的表达模式更好,数据具有更强的波动一致性。 管理毕业论文网www.yifanglunwen.com 音乐毕业论文www.xyclww.com；经济论文www.youzhiessay.com 英语毕业论文www.vipvo.com教育论文www.hudonglunwen.com；医学论文网www.kuailelunwen.com；

凝聚层次聚类算法的改进，张宏，李欣欣，凝聚型层次聚类算法是一个非常有用的聚类算法,它在迭代地凝聚每次接近对直到所有的数据都属于同一个簇。但层次聚类也存在缺点,如�

如题，该程序是两种聚类算法的C#实现，有图形界面。