说明：利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果。

Iris-k-means 聚类-matlab K-MEANS-IRIS 数据聚类 iris

说明：用matlab实现的聚类，效果很好，里面有部分数据，点击可以直接运行

k-means有数据 K-Means聚类 k-means-聚类-matlab k-means-聚类 聚类-效果

说明：混合高斯模型对于给定的数据，可以自动选择最佳聚类数目和聚类中心，并根据判决规则进行收敛，运算很快，非常方便

高斯模型matlab 混合聚类 聚类数目matlab 最佳聚类 cluster

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：二维多密度网格聚类算法，主要是完成二维数据的网格聚类，采用的是多密度临近的算法。

二维多密度网格 聚类算法 二维数据 网格聚类 多密度临近算法 二维多密度网格聚类算法

说明：ISODATA聚类算法，内附详细注解，使用了Iris数据集。ISODATA是一种常用的聚类算法之一。

isodata聚类算法 聚类的数据集 matlab-isodata Iris-ISODATA iris-聚类-matlab

说明：用K-means算法对数据进行聚类分析，得到不同K值情况下的聚类结果并绘制出了J-K关系图。

K聚类 K. graph-cluster K-Means聚类 Kmeans

说明：二维多密度网格聚类算法，主要是完成二维数据的网格聚类，采用的是多密度临近的算法。

网格密度聚类 matlab-密度聚类 网格 网格-聚类 密度聚类

说明：CLIQUE聚类算法，CLIQUE是高维数据空间中基于网格和密度的聚类方法。

clique-communities 基于网格聚类 CLIQUE算法 网格-聚类 k-clique

说明：采用聚类方法进行分群的方法，包含两个matlab文件，一个是需在程序中给定数据，一个使用excel给出数据。针对风电场分群构建，也可以用于其他的聚类分群场合

K-means-风 matlab风电场 K. k-means 风聚类