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matlab源碼關于模糊K均值聚類算法，很好的，適合大家下載研究學習
標簽： matlab K均值 源碼 模糊
上傳時間： 2016-08-30
上傳用戶：sz_hjbf
動態聚類的k均值算法－－用k均值算法解決動態聚類問題
標簽： 動態 聚類 均值算法
上傳時間： 2016-09-01
上傳用戶：zhenyushaw
基于k均值聚類學習算法的rbf神經網絡實現
標簽： rbf 均值聚類 學習算法 神經網絡
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：plsee
Vinary K.Ingle John G.Proakis----Digital Signal Processing Using Matlab PWS Publish
標簽： Processing Digital Proakis Publish
上傳時間： 2016-09-07
上傳用戶：xinzhch
k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數據集作為測試對象。
標簽： 聚類 k-means 對象 算法
上傳時間： 2014-01-21
上傳用戶：2525775
聚類算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟： 1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據與medoid最相近的原則）； 3，對于每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉到2。 4，這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數據量。 這里是MAtlab源代碼。
標簽： medoids mediod 聚類算法 對象
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：txfyddz
數據挖掘經典k-means算法C源碼實現
標簽： k-means 數據挖掘 算法 源碼
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：xmsmh
K-means聚類算法的java實現描述！有詳盡的說明，對初學者非常有用！
標簽： K-means java 聚類算法
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：love_stanford
k-means算法 自定義數據樣本和類中心 已經調試實現 并且有圖清晰表示
標簽： k-means 算法 數據 樣本
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：wweqas
一種c語言算法 k-mean.c
標簽： k-mean c語言 算法
上傳時間： 2013-12-06
上傳用戶：頂得柱
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