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)

C++编写的朴素贝叶斯分类器跟k-means聚类，用于学习机器学习，最好是在Linux上运行，可以运行

K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。 K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 k个聚类具

k-means聚类算法及matlab代码 项目名称：数据挖掘课作业 项目组成 1. exp1 实验一 《多源数据集成、清洗和统计》 题目 广州大学某班有同学100人，现要从两个数据源汇总学生数据。第一个数据源在数据库中，第二个数据源在txt文件中，两个数据源课程存在缺失、冗余和不一致性，请用C/C++/Java程序实现对两个数据源的一致性合并以及每个学生样本的数值量化。 两个数据源合并后读入内存，并统计： 学生中家乡在Beijing的所有课程的平均成绩。 学生中家乡在广州，课程1在80分以上，且课程9在9分以上的男同学的数量。(备注：该处做了修正，课程10数据为空，更改为课程9) 比较广州和上海两地女生的平均体能测试成绩，哪个地区的更强些？ 学习成绩和体能测试成绩，两者的相关性是多少？（九门课的成绩分别与体能成绩计算相关性） 实验一__目录结构 --data1.xlsx 插入数据库的原始数据 --data2.txt 从文件读入的原始数据 --data3.csv 清洗完毕的数据 --data4.csv 清洗完毕的经过特意处理数据 --insertData.py 插入数据库的完整代码 --

用c语言实现的传统k_meams算法可以实现对任意维数的数据进行统计，计算中心点，并进行分类数据以文本的形式读入，以文本的形式输出。

算法过程如下：1）从N个样本随机选取K个样本作为质心2）对剩余的每个样本测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类3）重新计算已经得到的各个类的质心4）迭

k-means 算法的matlab代码 KmeansPCA matrix.h: 自己手写的Matrix类的定义 matrix.cpp: 自己手写的Matrix类 datapoint.h: 自己手写的DataPoint类定义，用途是标示数据点元素 datapoint.cpp: 自己手写的DataPoint类 kmeans.h: K-means算法类的定义 kmeans.cpp: K-means算法类的实现 trie.h: 自己手写的Trie树类定义，用于快速高效统计字符串 trie.cpp: 自己手写的Trie树类 tfidf.h: 对读文件操作以及生成关键词 tfidf.cpp: 生成我需要的关键词 constant.h: 存放程序所需要的各种变量 files.h: 读取一个文件夹中的所有文件名 main.cpp: 我的主文件 Matlab Code Matlab显示图片过程以及代码 导入数据 -> 重命名 -> 代码 imagesc(1 - x) colormap(gray)

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

双重分形的matlab代码#K表示聚类以对图像进行二值化 在这里，我代表了用matlab编写的用于对图像进行二值化处理的一些代码。 主要思想是对患者的骨组织进行活检，然后对其显微图像进行多重分形分析，该组织的肿瘤已转移到骨骼上。 在这里，在下面显示的图片上，您可能会看到该算法如何拍摄微观图像（上部图片）并使它们成为二进制图像（下部图片集）。 ！[K_Means_Algorithm_Binarization_Of_Image]（我的二进制图片。png）

人工智人-家居设计-基于K-means的智能存储算法.pdf