C均值算法

基于模糊C均值算法的数据聚类分析及Matlab实现

详细阐述了模糊C均值（FCM）聚类算法的理论和实施步骤，并使用Matlab演示了FCM在数据挖掘中的应用。

数据挖掘 3 2024-07-17

模糊C均值聚类算法在数据挖掘中的应用

模糊C均值（FCM）聚类算法是数据挖掘中一种广泛应用的方法，与传统的K-Means算法相比，FCM允许数据点模糊地属于多个类别，特别适用于处理边界不清晰、类别重叠的数据集。算法通过迭代更新聚类中心和数据点的隶属度，以加权平均值反映数据点对每个类别的归属程度。FCM在图像分割、文本分类和市场细分等领域有着广泛的应用。

数据挖掘 2 2024-07-18

matlab下FCM和KFCM模糊C均值聚类分析算法优化

在matlab环境中，对FCM和KFCM模糊C均值聚类分析算法进行优化。该代码提供了用户界面和详细的PDF说明文档，同时包含示意图，确保算法运行稳定可靠。

Matlab 0 2024-09-30

顺序k均值算法实现

本项目通过分析不同背景舞者的动作模式，探寻舞蹈中肢体的语言，揭示舞者的动作特征。 该项目采用聚类技术（主要是k均值）分析动作模式，并使用k均值的变体——顺序k均值算法进行在线聚类，集成到实时交互式舞蹈表演组件中。 计算系统根据舞者的训练识别模式，形成反馈循环，促进舞者与机器的交流。该系统使用定制数据库，突出不同运动形式的差异，并重视运动选择过程。

Matlab 2 2024-05-26

K均值聚类算法

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

算法与数据结构 2 2024-07-17

MATLAB代码实现KNN、层次聚类、C均值与最邻近算法

在本项目中，KNN、层次聚类、C均值和最邻近算法的基本实现均基于算法原理进行编写。使用自选的数据集，对每种算法的准确率进行了测试与分析。以下是每个算法的简要代码及结果展示。

Matlab 0 2024-11-03

Matlab开发模糊C均值聚类

这个函数详细介绍了图像处理中模糊C均值聚类的应用。

Matlab 2 2024-07-30

数据挖掘项目2利用最小-最大归一化实现K均值和模糊C均值聚类算法

本项目讨论了聚类算法及其在Python中的实现方式，特别是K均值和模糊C均值算法。我们采用了最小-最大归一化方法来优化数据处理过程。

数据挖掘 1 2024-07-16

均值漂移算法：理论与应用

深入探讨了均值漂移算法的核心概念、理论基础及其在不同领域的应用。文章首先阐述了均值漂移算法的基本原理，包括核密度估计、梯度上升和模式搜索等关键步骤，并解释了其在数据聚类、图像分割和目标跟踪等方面的应用。

算法与数据结构 4 2024-06-21

k均值算法的Matlab实现

k均值(K_average)是一种经典的聚类算法，用于将数据集划分为K个不同的组。在Matlab中，可以通过简单的代码实现这一算法，帮助用户快速分析数据模式。通过调整初始点的选择和迭代次数，可以优化算法的效果，适应不同类型的数据集。这种方法在数据挖掘和模式识别中具有广泛的应用。

Matlab 2 2024-07-30