说明：通过k-means聚类算法对图像的颜色进行聚类。

k_means-算法 k-means聚类算法 K. 颜色聚类 k-means

说明：K近邻算法。是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

K. knn

说明：本代码实现了K均值聚类，代码简单易懂，容易初学者学习

k均值聚类代码 聚类-初学者 K. circley2s k-means

说明：PCA。基于PCA和K-means分类的锋电位分类方法。

PCA-k-means K. PCA-分类 分类 K-means-分类

说明：K均值聚类算法，将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用K均值聚类算法进行图像分类的基本方法。

​K均值 聚类算法

说明：程序能够自动生成K奇异阵，每行每列都含有k个元素。

K奇异阵

说明：动态聚类的k均值算法-用k均值算法解决动态聚类问题。

​动态聚类 k均值

说明：实现f-k变换，功能强大，各种滤波处理，地震波等都能用

f-k变换 fk-滤波 f-k滤波 FK变换 fk-transform

说明：用matlab编写的k-dtree，加快搜索，在点云拼合中应用广泛。

k-dtree 点云MATLAB 点云-k 点云 kdtree--matlab

说明：RBF+K均值，可用

聚类拟合 k均值遗传算法 径向基kmeans 遗传算法k均值 优化聚类