说明：k-均值聚类算法实现灰度图像分割，输入图像矩阵和聚类中心个数，返回为最终的聚类中心和图像中每个像素所属类的编号（对应于图像矩阵）
灰度分割 分割 图像分割 K均值 matlab
说明：基于支持向量机与模糊k-均值算法的部位外观模型
美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)
说明：K均值聚类算法，对风电机组功率数据进行聚类分析，包括详细的程序说明。 只要把这两个文件放入一个空文件夹下，在MATLAB中执行m文件，就可得到聚类结果。
K均值 数据聚类 matlab机组 风电聚类 风电-数据
说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。
粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO
说明：对彩色图像进行K均值的图像分割，可用于模式识别
彩色图像 K均值 图像分割
说明：k均值算法，用matlab实现的，数据挖掘。
K均值算法 数据挖掘
说明：matlab图像分割实例，K均值用于图像分割，割调用库函数实现，带注释，简单易懂
图像分割K均值 K均值图像 kmeans图像分割 Kmeans-图像分割 kmeans-image
说明：模糊K-均值算法由K-均值算法派生而来。K-均值算法在聚类过程中，每次得到的结果虽然不一定是预期的结果，但类别之间的边界是明确的，聚类中心根据各类当前具有的样本进行修改。模糊K-均值算法在聚类过程中，每次得到的类别边界仍是模糊的，每类聚类中心的修改都需要用到所有样本，此外聚类准则也体现了模糊性。模糊...
matlab 算法 实现 模糊 及其 均值
说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...
matlab 算法 均值
说明：应用背景k-均值+ +是一种改进的Kmeans算法，提出了一种新的k-均值聚类算法初始化技术版本 ；它是在2007由戴维亚瑟和谢尔盖vassilvitskii提出，为NP难问题的一个近似算法k-均值 ；关键技术参考文献： ；亚瑟，D.和vassilvitskii，美国（2007）。”k-均值+ +：...
