说明：应用背景关键技术该算法对 松散关系；K近邻分类器，一个流行的 ；机器学习 ；分类，经常混淆技术k-均值 ；因为 ；K  ；在名称。可以将近邻分类器对 得到的聚类中心；k-均值将新数据到现有的集群。这就是最近的质心分类器 ； ；或Rocchio算法。

matlab

说明：聚类分析是无监督模式识别中的一种重要方法 ,已广泛应用于数据挖掘 、图像处理、计算机视觉 、生物信息和文本分析中。聚类算法就是将一组分布未知的数据进行分类, 其目的是寻找隐藏在数据中的结构, 并按照某种相似程度的度量, 尽可能地使具有相同性质的数据归于同一类 作为经典k-means算法的一个变种，具...

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说明：模糊综合评价+层次分析法+聚类 结合层次分析法特点，能够自主计算出综合评价中各指标的权重，避免自主赋权的主观性，同时附带有聚类指标，将所得结果分类。

聚类评价 层次聚类-权重 综合权重 指标权重-matlab 模糊层次分析

说明：应用背景K-均值聚类，是一种方法，矢量量化，最初是从信号处理，这是流行的，聚类分析，数据挖掘，K-均值聚类的目的是和分区和，观察到的，其中每个观察属于集群与最近的和平均，服务为一个和原型的集群。这个结果在一个分区的数据空间为 ；Voronoi单元关键技术•特别是在使用启发式的方法时，如劳埃德的算法是...

matlab 均值

说明：无线传感器网络系统通常包括传感器节点、 汇聚节点和管理节点。大量的传感器节点部署在监视区域，构成一个网络通过自组织的方式。沿着其他的节点一个接一个，将达到汇聚节点的多跳路由协议后，最后达到管理节点通过有线传输数据由传感器节点监测和 （或） 无线互联网 [2]。能源，过程中信号的能力，是非常有限的传感...

matlab 能量

说明：非负矩阵分解 （NMF） 已成为最广泛使用的聚类技术的探索性数据之一分析。但是，由于每个数据点进入平方的残留错误的目标函数与大了一些局外人错误很容易地主宰的目标函数。在本文中，我们提出了鲁棒流形的非负矩阵分解使用 ℓ2、 1-范数和整合 NMF 和相同的聚类框架下的谱聚类 （RMNMF） 方法。我们...

matlab 矩阵 分解

说明：设方法取定c类和选取c个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到类中的某一类，之后不断地计算类心和调整个模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。彩色图像转换为灰色图像分成三个聚类中心，后赋予三个灰度值的

matlab 分割 图像 均值

说明：应用背景几何结构分析是进行数据处理的重要基础，已经被广泛应用在人脸识别、手写体数字识别、图像分类、等模式识别和数据分类问题，以及图象分割、运动分割等计算机视觉问题（人脸识别、图像分类、运动分割等实例见下文）中。关键技术通过对子空间表示系数矩阵的研究，有些学者在求解子空间表示系数矩阵时，引入核范数（一...

matlab 空间 等级

说明：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况　Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...

matlab svm 训练 机器 学习方法

说明：针对传统的 Hough 变换和链码法存在的计算效率低和漏检、误检等问题，提出新的直线特征提取算法． 该算法在 Canny 边缘的基础上，使用一个聚类算法将边缘分类，缩小了检测直线的范围; 进一步剔除聚类结果中的伪直线; 最后使用改进的 Hough 变换，较快地将直线提取出来

matlab 提取 改进 变换 hough 直线