对模糊聚类分析法进行分类，总结聚类分析法的步骤和方法，并举例说明其应用

模式识别课程设计，实现了采用层次聚类法的聚类分析，有源码和仿真结果。

下行NOMA系统的新型用户聚类方案

EDA和ML项目 存储库包含各种项目，这些项目都使用R语言编写了以下代码： 探索性数据分析 机器学习模型（线性回归，逻辑回归，k均值聚类，分层聚类，SVM，决策树，随机森林，时间序列分析，XGBoost） 以下是一些常用的程序包/库的列表，这些程序包/库被用作数据分析和构建机器学习模型的一部分 数据处理： dplyr，plyr，tidyr，stringer，data.table，lubridate（用于日期处理）， 数据可视化： ggplot2，cowplot，ggthemes，比例 ML模型： randomForest，caret（用于数据拆分，交叉验证，预处理，特征选择，变量重要性估计等） 推荐模型： re荐 文本挖掘： tm，tidyverse

这个是一个简单的聚类分析matlab代码实现，通过matlab对数据进行了简单的层次聚类分析

k-means聚类算法及matlab代码 Cube-Solver 解魔方机器人 运行效果 视频演示 1. 硬件机械平台 双臂双爪机械手，4个舵机，完成拧魔方的动作 USB 摄像头，完成魔方图像拍摄 2. 上位机程序 MATLAB 写的上位机，完成图像识别，魔方解算，通过串口发送机械运动步骤给单片机 文件说明 1. MATLAB 程序文件 cube_machine_Start.m 主程序，将MATLAB文件放在同一目录下，运行该文件启动程序。 cube_machine_Start.fig GUI界面文件。 colordetect.m 对魔方进行颜色识别，主要采用了K-means聚类算法，鲁棒性较好，室内自然光下颜色识别基本不会出错。 cube_machine_GUI.m 辅助控制机械手的子窗口界面，该文件采用纯代码编写，运行主程序自动启动，也可以单独启动。 kociemba.m 根据魔方颜色识别结果，进行解算，返回还原步骤。该文件通过网络端口调用德国数学家Kociemba的解魔方程序cube explorer 提供的API. (需要梯子访问)。 whitebalance.m 白平衡算法，

该文档详细地讲述了kmeans聚类算法的概念，以及各个参数，各个参数的属性的详细意思及应用，并且通过及例分析讲述了该算法 的应用。

hadoop实现聚类算法 利用MapReduce框架和HDFS来实现快速聚类

FCM聚类算法介绍 FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分

利用因子分析方法研究六种化学元素(即六个变量)之间的相关性，得到因子得分，将因子得分作为新变量。用聚类分析方法对六块火山岩标本分类，进而对六种区域火山岩的元素含量情况作出较好的判断．