初始聚类中心给定。K均值聚类算法首先是聚类算法。K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。它将相似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。
2019-12-21 20:34:19
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使用mysql 进行数据库连接，把分析聚类的结果再存储到 mysql数据库中，代码实现了连接数据库， 分析数据，把结果返回数据库的相关内容。有注释。
2019-12-21 20:23:28
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将模糊集理论和k-means聚类联系起来，设计了模糊k-means聚类算法，其聚类效果比单纯的k-means要好。
2019-12-21 20:04:26
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针对k均值聚类算法存在的缺点，提出了一种新的聚类算法———基于粒子群的k 均值聚类算法，并将此算法与现有的基于遗传算法的k均值聚类算法进行比较, 理论分析和数据实验证明，该算法有较好的全局收敛性，不仅能有效地克服传统的k 均值算法易陷入局部极小值的缺点，而且全局收敛能力优于基于遗传算法的k均值聚类算
2019-12-21 20:04:17
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利用K-means算法，在matlab环境下实现图像处理，具有GUI界面，形象的展现各种K值处理的效果！希望对大家有所帮助
2019-12-21 19:54:42
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1、在matlab中，对k均值聚类算法的原理进行仿真实现；
2、在不同信道（AWGN, Rayleigh…），不同信噪比下，比较接收QAM信号的星座图；
2019-12-21 19:53:11
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