说明：人工选择聚类中心，用k-means聚类方法对图像进行分割，效果不错的

分割-k-means 聚类中心 k-mean 聚类-分割 聚类方法

说明：用于对数据进行模糊聚类，输出隶属度矩阵和聚类中心。

fcm 聚类 FCM聚类 模糊聚类-输出 隶属度

说明：自动选择聚类中心的快速搜索密度峰值聚类算法

密度聚类 快速聚类 什么是DPCA算法 DPCA下载

说明：fcm是模糊c均值聚类算法，确定聚类中心以后，通过循环迭代，确定最佳聚类中心

C均值算法 cluster-fuzzy 聚类 最佳聚类 模糊C

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：顺序聚类算法-BSAS，并在matlab上实现。在输入矩阵和参数后，对其进行顺序聚类，得到聚类类别标签和聚类中心

bsas顺序聚类 BSAS-+-MATLAB matlab聚类 聚类MATLAB 矩阵聚类

说明：使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。

iris-聚类 C均值算法 C均值聚类IRIS Iris聚类matlab cluster-IRIS

说明：meanshift聚类，找到聚类中心，以及数据的类别

聚类 聚类数据 数据的聚类 data-clustering meanshift--聚类

说明：运用遗传优化算法优化模糊C均值聚类，通过全局自适应寻优，寻找出更为精确的模糊聚类中心

模糊C均值聚类 模糊聚类 自适应寻优 MATLAB-聚类优化 Genetic-fuzzy

说明：模糊C均值及K均值聚类算法matlab程序代码，输入矩阵，及分类数可进行模糊分类，并得到类别的聚类中心。

Fuzzy-C-means matlab cluster 模糊k均值聚类 模糊C均值聚类