KMEANS聚类工具，高效，可以自动确定聚类个数。聚类准确度高

KMEANS聚类算法的MATLAB代码 Algorithm 用Python,Matlab写的一些算法 \ (主目录) 文件名:算法名_功能 DeepLearning 来自吴恩达的深度学习课程 IntelligentAlgorithm 智能算法的代码 粒子群 模拟退火 鱼群算法 MachineLearning 机器学习的一些算法 KMeans聚类算法 Example 自己比赛时用过的算法用例

此代码使用 MATLAB 的内部函数和内存预分配来应用 kmeans 算法的快速实现。 这是用于聚类灰度或彩色图像的有效代码，也可用于聚类多维数组。 比较。 1.比MATLAB内部的kmeans函数更快。 2. 与内部 kmeans 相比，输出一致。 3. 100% 收敛。 4.在L*a*b*色彩空间中对彩色图像分割非常有效。 5. 非常容易理解，可以根据需求轻松修改。 希望你会喜欢。 我在等待您的评论和评论。

一起 k 均值 matlab 代码OpenCv-Adaptive_Kmeans_Clustering 使用 OpenCv 3.0 用 C++ 编写的自适应 Kmeans 聚类 聚类用于组织数据以进行有效检索。 聚类中的问题之一是在给定数据中识别聚类。 一种流行的聚类技术基于 K 均值，这样数据就可以划分为 K 个集群。 在这种方法中，集群的数量是预定义的，并且该技术高度依赖于能够很好地代表集群的元素的初始识别。 该技术可以通过合并现有集群和创建新集群同时保持集群数量不变来识别输入数据集中的 K 个集群。 当其他有效的搜索技术可能不可用时，该技术已被用于实现搜索过程的显着加速。 此代码是由用户“ankit dixit”使用此 Matlab 代码编写的： #之前 #之后

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

基于MATLAB的KMEANS 聚类程序（函数）和资源里德程序数据一起下所以这个没要分。

该课题为基于kmeans的聚类分割，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。

数据分析中常用RFM分析消费者人群，但常见RFM是用均值区分。 均值区分与利用Kmeans区别在于前者人为划定R、F、M高低界限（以均值为界限），后者为通过不断迭代确定界限（不过两者对于异常点都较为敏感） RFM模型 首先介绍一下RFM模型 R – Recency 最近一次消费的时间 F – Frequency 一段时间内的消费频次 M – Monetary 一段时间内的消费金额 RFM模型主要用来划分客户/消费者，通过上述三个指标衡量客户/消费者价值 每个指标都分为0和1两档，1就是高，0就是低。把人群划分为2 * 2 * 2=8种： 上图源于百度百科 具体分类： 111 – 重要价值人群

基于成对约束Info-Kmeans聚类的图像索引方法.pdf

基于Kmeans聚类的CSI室内定位.pdf