用matlab语言实现K-MEANS聚类算法

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资源包含文件：设计报告word+程序说明文档+源码+实验截图 k-means 算法，也被称为 k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。其认为两个目标的距离越近，相似度越大。算法的主要思想是通过迭代来把数据划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。 预解决问题：编写代码，使用 k-means 聚类对像素进行分组，将图像分割成区域。使用两种不同的特征空间（颜色和纹理）并尝试一些实验来观察它们带来的影响。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125619862

K- Means Clustering

基于opencv3 实现 基于聚类的图像分割，k-means聚类效果好，但需要注意需认为设定聚类数量，可在代码中更改。

人工智能-项目实践-推荐算法-基于豆瓣电影用户数据使用Canop+K-means聚类实现的协同过滤推荐算法

人工智能-项目实践-关联规则挖掘-本项目使用了 FP-Growth 和 K-Means 两种算法，挖掘了我校图书馆借阅记录中的隐藏信息，并以此为基础开发了相应的图书推荐算法

课程作业自己手写的kmeans算法,聚类的个数需要自己制定，算法的速度还可以

深度学习机器学习图像处理的matlab源代码--基于均值聚类算法的图像分割应用实战

采用java编写的一个kmeans算法的程序，参考网上部分实现方法。含有测试数据，可以直接运行得出结果。