K均值算法用于聚类，常用于RBF算法中。
上传时间： 2013-12-31
上传用户：JIUSHICHEN
K均值聚类算法源码 聚类算法学习的实例功能
上传时间： 2017-06-28
上传用户：脚趾头
该压缩包的内容为用C语言编写的K均值算法的源程序。K均值算法是用于数据分类的一种算法。
上传时间： 2014-01-23
上传用户：hasan2015
不同于K均值聚类的k中心聚类，2007年SCIENCE文章Clustering by Passing Messages Between Data Points 中的方法
上传时间： 2017-07-27
上传用户：stewart·
聚类算法主要针对k-均值法求解聚类问题，可以用于神经网络。
上传时间： 2014-01-19
上传用户：奇奇奔奔
用于K均值算法的matlab源程序，非常实用，简单易懂
上传时间： 2019-02-10
上传用户：playgamewy
该文档为用k-均值聚类确定促销方法和目标的决策支持系统讲解资料，讲解的还不错，感兴趣的可以下载看看…………………………
标签： 决策支持系统
上传时间： 2021-10-30
上传用户：zhaiyawei
聚类算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。 这里是MAtlab源代码。
上传时间： 2013-12-26
上传用户：txfyddz
磁共振成像（MRI）由于自身独特的成像特点，使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的，该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先，该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点，提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点，首先对与噪声和边缘相关的小波系数进行建模，然后利用最大似然估计来进行参数估计，同时利用连续尺度间的尺度相关性特点来进行函数升级，以便获得最佳萎缩函数，进一步提高图像的质量，最终取得了一定的效果.与此同时，该文对MRI图像的进一步的分析与应用展开了一定研究，提出了一种改进的快速模糊C均值聚类鲁棒分割算法.该算法先用K均值聚类方法得到初始聚类中心点，同时考虑邻域对分割结果的影响，对目标函数加以改进，用来克服噪声和非均匀场对MRI图像分割的影响，达到鲁棒分割的目的，为进一步图像处理和分析打下基础.通过实验，我们发现，无论是针对模拟图像还是实际图像，该文所提出的两个算法都取得了较好的效果，达到了预期的目的.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：zhichenglu
这是我帮一个本科生做的毕业设计，实现的数据挖掘的K均值和k中心算法，其中包含了我做的两个二维的数据集，感觉要预先知道k的参数值，不是很方便
标签： 毕业设计
上传时间： 2015-03-29
上传用户：as275944189
