本文主要内容： 聚类算法的特点 聚类算法样本间的属性(包括，有序属性、无序属性)度量标准 聚类的常见算法，原型聚类(主要论述K均值聚类)，层次聚类、密度聚类 K均值聚类算法的python实现，以及聚类算法与EM最大算法的关系 参考引用 先上一张gif的k均值聚类算法动态图片，让大家对算法有个感性认识： 其中：N=200代表有200个样本，不同的颜色代表不同的簇(其中 3种颜色为3个簇)，星星代表每个簇的簇心。算法通过25次迭代找到收敛的簇心，以及对应的簇。 每次迭代的过程中，簇心和对应的簇都在变化。 聚类算法的特点 聚类算法是无监督学习算法和前面的有监督算法不同，训练数据

D3.js中k均值聚类算法的可视化 ================================================== ========== k均值聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘的聚类分析中很流行。 k均值聚类旨在将n个观察值划分为k个聚类，其中每个观察值均属于具有最均值的聚类，作为聚类的原型。 这导致将数据空间划分为Voronoi单元。 资料来源： 在查看实际的算法。 源代码布局 media\ media files kmeans.css CSS stylesheet index.html webpage demonstrating the algorithm kmeans.js JavaScript file with the source code for the algor

som matlab代码K均值聚类 Matlab中的K均值聚类算法在本节中，目的是在Matlab中使用聚类算法，并发现自组织图（SOM）神经网络如何将虹膜花朵拓扑分类成类，从而提供对花朵类型的深入了解和有用的工具进行进一步分析。 自组织图神经网络可以将鸢尾花按拓扑分类成类，从而提供对花朵类型的深入了解以及进一步分析的有用工具。 SOM是（1）竞争性学习人工神经网络（ANN）（2）地图的每个单元都减少相同的输入。 （3）单元竞争选择（4）修改所选节点及其邻居。 文件中包含用于检测人脸的matlab代码。

摘  要： 使用Intel Parallel Amplifier高性能工具，针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题，找出串行程序的热点和并发性，提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB（线程构建模块）和OpenMP运行时库函数，对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。 　　并行性主要是指同时性或并发性，并行处理是指对一种相对于串行处理的处理方式，它着重开发计算过程中存在的并发事件。并行性通常划分为作业级、任务级、例行程序或子程序级、循环和迭代级以及语句和指令级。作业级的层次高，并行处理粒度粗。粗粒度开并行性开发主要采用MIMD方式，而细粒度并行性开发则主要采用SI

图像模糊matlab代码CGFFCM-Cluster-weight-and-Group-local-Feature-weight-learning-in-Fuzzy-C-Means-clustering-algorithm Source_Code 文件包含 CGFFCM 算法的 MATLAB 实现，如下所述： A.Golzari oskouei、M.Hashemzadeh、B.Asheghi 和 M.Balafar，“CGFFCM：用于彩色图像分割的模糊 C 均值聚类算法中的聚类权重和组局部特征权重学习”，应用软计算，2021 （提交）。 为算法的所有步骤编写注释以更好地理解代码。 此外，为了便于运行，还实现了一个演示，它是通过导入数据和其他必要的算法参数来运行的。 为了评估所提出算法的性能，我们使用基准伯克利数据集。 上传的文件（Test_Dataset.rar）中有这个数据集的一些图片。 整个数据集可在：。

使用MFC实现了遥感图像处理中的非监督分类-K均值聚类，可以对绝大多数常用图像格式进行处理和分类，可以人工设置分类精度和分类类别，可以保存分类后的图像，代码注释很详细，界面也很美观。

c 均值聚类算法 matlab 程序，模式识别里比较有用的算法！

采用k均值聚类算法对数据进行聚类，成功率达97%以上，代码采用matlab编写，下载后可直接运行。

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。

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