Kmeans---机器学习 用于数据点聚类或分类的 Kmeans 算法的实现。 对于 simplecity，数据点位于 x 和 y 坐标的二维数组中包含的代码中。 所以不需要输入来测试算法。 结果应以包含结果的表格形式打印在控制台窗口上。

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。

聚类算法 一、原型聚类1--Kmeans聚类！！！ K Means Clustering with Python 版本一--数据只有两维，上传格式为txt文件 版本二--数据只有两维，但是上传文件的格式增加了xlsx和xls文件 版本三--数据有多维，可以上传的格式可以是xlsx和xls 二、概率聚类 dbscan方法 三、层次聚类 agglomerative方法

改进kmeans算法matlab代码 通过K均值聚类对矢量进行量化： 整个代码库，图像和说明可在此存储库中找到。 加载图像： 1.1在本项目中，我们使用了NCSU工程大楼校园的图像，如下所示： 该图像已加载以下MATLAB代码（未读取）： ％1。加载图像（EB的视图）：I = imread（'ncsu.jpg'）; 图（1），imshow（I）; title（'原始输入RGB图像'）; 1.2然后，使用下面的MATLAB代码（rgb2gray）将输入的RGB图像转换为灰度图像： 从RGB转换为灰度图像：rgbI = rgb2gray（I）; Figure（2），imshow（rgbI）; title（'灰色图像'）; 1.3现在，为了简化数学，我们将图像调整为适当的尺寸，其中我们选择min {M，N}为2的幂，并且max {M，N}为2的幂的倍数。 在我们的例子中，我们取M = 512和N = 2X512。 我们正在使用以下MATLAB代码调整rgb图像的大小： ％处理图像以获取正确的尺寸％获取灰色图像的尺寸：[M，N] = size（rgbI）; ％将图像重塑为尺寸M = 512，N

第十二章朴素kmeans算法.mp4

本代码 旨在演示kmeans的算法思想，以及将其应用到15个国家的世界杯排名分析中。

kmeans算法C语言版，实测可以运行，方便大家下载。

【机器学习项目实战】Python实现聚类(Kmeans)分析客户分组 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)问题定义； 2)数据收集； 3)数预处理； 4)探索性数据分析； 5)聚类模型； 6)聚类可视化； 7)实际应用。

机器学习C++源码解析-kmeans算法-源码+数据

Maltab实现K-means算法