2019美赛D题，使用了元胞自动机模拟卢浮宫博物馆的人员疏散问题，使用了k-means聚类算法识别人群拥挤中心，附录附有代码
2019-12-21 18:57:07
4.6MB
1
该资源是non-local means denoising 程序，用matlab编写，代码中有相应的注释，简单易懂，希望对大家有所帮助。
2019-12-21 18:55:52
2KB
1
基于K-means聚类算法的图像分割
算法的基本原理：
基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。
算法步骤：
①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。
2019-12-21 18:54:01
224KB
1
之前学习并详细总结了一篇k-均值（k-means）算法文章，于是顺便提供Matlab代码实现，这份代码通过Matlab随机生成三组数据，然后进行聚类实现。还有另一份较复杂的实现代码可动态实现k-均值的聚类过程，具体可查看个人CSDN资源
2019-12-21 18:52:40
2KB
1
k-means总结汇总
介绍基于k-means50年来的发展历程，系统的介绍了各种基于k-means的算法。非常好的数据挖掘入门读物。
2019-12-21 18:52:30
950KB
1