均值估计

对四种颜色下的总体的均值进行多重比较，以确定它们之间是否存在显著差异。

基于均值偏移算法的MATLAB聚类程序 均值偏移基本原理、算法和应用 均值偏移图像分割程序 均值偏移目标跟踪MATLAB程序 基于均值偏移的图像分割MATLAB程序 均值偏移算法源代码和演示图片 均值偏移目标跟踪程序 小波变换MATLAB程序 均值偏移算法聚类程序 均值偏移算法详解和MATLAB源码 均值偏移算法跟踪代码及卡尔曼滤波处理 均值偏移算法聚类程序 均值偏移跟踪算法及C++源码 均值偏移跟踪算法MATLAB实现 均值偏移图像分割MATLAB源码 均值偏移卡尔曼目标跟踪编译程序 均值偏移图像平滑MATLAB实现 均值偏移目标跟踪MATLAB实现 均值偏移跟踪算法C++源代码 基于均值偏移算法的目标检测程序 均值偏移原理及图像分割应用MATLAB程序 基于卡尔曼滤波的均值偏移算法 基于均值偏移算法的图像分割MATLAB代码 均值偏移追踪程序 基于均值偏移算法的图像分割程序

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计

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。

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。

使用Matlab对随机生成的数据进行聚类分析，分别采用K均值聚类和模糊C均值聚类方法。 K均值聚类：* 距离计算方法：默认采用欧式距离(sqeuclidean)，可选用曼哈顿距离(cityblock)、余弦距离(cosine)、相关系数距离(correlation)以及汉明距离(hamming，仅适用于二分类变量)。* 可选参数：'Streams'和'UseSubstreams'，用于设置数据流，需重新设置数据。* 输出结果：* 各变量的簇心位置；* 簇内点到质心距离之和；* 各点在不同距离计算方法下到质心的距离；* 基于不同距离计算方法的聚类结果；* silhouette系数用于评估聚类合理性。 模糊C均值聚类：* 输出结果：* 聚类结果；* 各变量的簇心位置。 结果可视化：* 聚类图* 识别图* 三维分布图* 树状图* 平铺图

这篇论文深入探讨了k-均值聚类算法，涵盖了其核心原理、算法步骤以及应用场景。此外，还分析了k-均值算法的优势和局限性，并讨论了如何优化算法性能，例如选择合适的k值和初始聚类中心点。

求平均值函数： AVG 语法：AVG([DISTINCT] 列名) 示例：* 计算工资平均值：SELECT AVG(SALARY) FROM EMPLOYEE_PAY_TBL* 计算唯一工资平均值：SELECT AVG(DISTINCT SALARY) FROM EMPLOYEE_PAY_TBL

该代码实现了一个使用TensorFlow进行均值漂移聚类的算法。均值漂移聚类是一种基于核密度估计的无监督学习算法。高斯核用于计算数据点的密度，并且数据点根据其密度的梯度移动，直到达到稳定状态或达到最大迭代次数。该代码提供了聚类过程中对算法参数进行调整的选项。