IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab） 入侵杂草优化算法是一种模拟自然界杂草殖民过程的一种新型智能优化方法，具有结构简单、参数少、鲁棒性强、易于理解和易于编程等特点，目前，入侵杂草优化算法已被成功应用到许多领域。但该算法本身也存在着易陷入局部最优，后期寻优精度不高等缺陷，大大地限制了入侵杂草优化算法的应用范围。针对入侵杂草优化算法存在的寻优精度不高和早熟现象，提出了利用杂草算法的种群多样性进行全局搜索，同时用复合形的反射、延伸、压缩等运算产生一个新解替代当前种群中最差的个体来进行局部搜索，可有效地避免算法早熟现象，同时提高了算法的寻优精度，增加算法的收敛速度。 IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab） IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab） IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab）

- K 表示算法使用不同的初始质心执行以获得最佳聚类。 - 总成本的计算方法是将每个点到其聚类中心的距离相加，然后对所有聚类求和。 - 基于在 'iterKMeans' 每次迭代期间实现的最小总成本，将像素分配给它们各自的集群，并获得最终的压缩图像。 - 随着集群数量、图像大小和迭代次数的增加，该算法运行速度将变慢。

针对极化SAR（PolSAR）遥感图像分割，提出了一种空间受限的核模糊C均值（SCKFCM）算法。 与经典的模糊C均值（FCM）算法相比，核方法可以执行从原始空间到核空间的非线性映射。 因此，SCKFCM不受遥感图像数据分布的影响。 此外，为了克服斑点噪声的影响，在目标函数中增加了空间约束项，可以有效地提高图像分割的准确性。 PolSAR图像分割的实验结果证明了所提出的SCKFCM方法的有效性。

给出的程序可用于未知工况的识别或分类问题，属于数据处理的一个环节

遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码.7z

该程序计算/估计图像的Kong隙率。 主要用于 SEM 图像。 它可用于包含多Kong表面的其他类型的图像。 使用 PorosityCalculatorEXEC.m 来运行程序。 还提供了样品 SEM 图像用于实验。

k均值聚类分析举例.pdf 学习资料 复习资料 教学资源

K- Means Clustering

基于opencv3 实现 基于聚类的图像分割，k-means聚类效果好，但需要注意需认为设定聚类数量，可在代码中更改。

本文实例为大家分享了python K均值聚类的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''''' k Means K均值聚类 ''' # 测试 # Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.kMeansTest() # 二分Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.biKMeansTest() # 地理位置 二分Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.clusterClubs() from numpy import * # 导入数据集 def loadData