均值漂移谱聚类(MSSC)算法为模式识别聚类任务提供了一种较新的方案. 然而由于其内嵌均值漂移 过程的时间复杂度与样本容量呈平方关系, 其在大数据集环境的实用性受到大大削弱. 利用快速压缩集密度 估计器(FRSDE)替代Parren窗密度估计式(PW)并融合基于图的松弛聚类(GRC)方法, 提出了快速均值漂移谱聚 类(FMSSC)算法. 相比原MSSC, 该算法的总体渐进时间复杂度与样本容量呈线性关系, 并具有自适应性和便捷性.

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颜色熵matlab代码Color_Image_Segmentation 使用几种最新的聚类算法对彩色图像进行分割，包括模糊c均值聚类（FCM），模糊子空间聚类（FSC），最大熵聚类（MEC）和高斯混合模型（GMM）。 Matlab代码。 FCM，FSC和MEC已在中引入。 GMM已在中引入。 为了获得更好的分割结果，可以适当调整超参数。 彩色图像拼合的示例 行图像： 运行demo_color_segmentation.m 细分结果： 流式细胞仪 FSC 机电公司 GMM 代码作者 王荣荣（kailugaji） 2020/7/5

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~~

针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷，利用改进的粒子群算法对FCM进行优化，提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM，并建立基于熵的聚类有效性函数，对聚类算法的性能进行客观评价。数据集实验表明，Improved PSOFCM算法不仅能克服传统FCM算法的不足，而且在聚类正确率和有效性上也优于基于粒子群与基于遗传优化的FCM算法。

主要介绍了Python实现的KMeans聚类算法,结合实例形式较为详细的分析了KMeans聚类算法概念、原理、定义及使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。

基于改进模糊C-均值聚类算法的图像变化检测

K均值聚类算法的PPT，包含最基本的K均值算法，以及改进性算法：K-means++算法 ，Isodate算法，二分K均值算法