Kmeans聚类分析+python代码

人工智能 聚类算法 k-means案例 数据降维 聚类并可视化(食物实例)

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）

【数据描述】 经典机器学习算法练手聚类数据集，csv格式，存储了3000余组坐标点数据（x，y），可用于sklearn或普通python实现KMeans聚类，回归等任务 【使用说明】 建议python使用pandas进行数据导入，再使用python进行数据分析以及聚类等，也可以通过自己生成训练集与测试集的方式完成数据划分

WARD方法 matlab代码

MATLAB kmeans聚类分割（GUI，分割聚类数可以输入），可输入一张彩色图像，可以选择需要分割成多少类，就会以不同颜色区分不同的块，带有GUI界面，操作丰富。

使用kmeans与sobel粗略提取水边线。

主要为大家详细介绍了python实现kMeans算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

摘要：过去几十年，由于计算机软硬件的进步，已有相当数量的科研领域开始利用计算机进行辅助处理、计算和模拟。然而随着现代科学研究的不断深入，处理数据海量化、计算过程

kmeans EM 估计算法 在原本的EM上结合Kmaens做了优化