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k_means
- K-MEANS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。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再
SimpleKMeans
- k-means聚类算法 指定类别数为K，对样本集合进行聚类，聚类的结果由K 个聚类中心来表达，基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则)，算法采用迭代更新的方法，每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行，最终的聚类结果使目标函数值取得极小值，达到较优的聚类效果。-k-means clustering algorithm for specific classes of K, the collection of samples for clustering, clustering t
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- 解决了基于核函数的模式聚类划分问题，K均值算法是一种很经典算法-Solve the clustering based on kernel mode partition problems, K means algorithm is a classic algorithm
Ikmeanssm
- 改进的k-means方法，对聚类的实例节能型加权 少数类多数类的函数-Improved k-means clustering instance, energy-efficient weighted minority class and majority class of functions
kmeans
- 利用k-means算法进行聚类，K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。-Algorithm using k-means clustering, K-means algorithm Euclidean distance as a similarity measure, it is the pursuit of the vector V corresponding to a initial
New-Revised-K-means
- New revised K-means聚类算法，为matlab函数，需要调用才能使用-New revised K-means clustering algorithm for matlab function, you need to call in order to use
K
- k-means 聚类 有归一化和选择中心点函数-k-means cluster
faokiu
- 包括广义互相关函数GCC时延估计，基于小波变换的数字水印算法matlab代码，基于K均值的PSO聚类算法。- Including the generalized cross-correlation function GCC time delay estimation, Based on wavelet transform digital watermarking algorithm matlab code, K-means clustering algorithm based on the PS
ijcdv
- 该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),基于K均值的PSO聚类算法,三相光伏逆变并网的仿真。- This function is used to calculate the arbitrary function of the first order partial derivative (numerical methods), K-means clustering algorithm based on the PSO, Three-phase photovoltaic inverter
K-means
- 用matlab实现k均值算法，不用库函数(Implementation of K mean algorithm)
kmeansimg
- k-means图像聚类，可用灰度图像处理(K-means image clustering)