均值漂移聚类
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均值漂移聚类：TensorFlow实现
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。
Matlab
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2024-06-01
均值漂移聚类MATLAB代码与C++实现
均值漂移聚类算法在MATLAB和C++中均有实现。C++版本提供了类MeanShift，用于进行聚类。要使用该类，需要提供要使用的内核函数和内核带宽，然后调用cluster方法进行聚类。聚类结果将存储在一个向量中。
Matlab
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2024-05-23
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
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2024-07-17
深入k-均值聚类
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。
数据挖掘
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2024-05-15
K均值聚类算法源码（MATLAB）
提供MATLAB实现的K均值聚类算法源码。
Matlab
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2024-05-19
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
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2024-07-30
k均值聚类算法原理及步骤
输入：- 簇的个数k- 包含n个样本的数据集输出：- 各样本所属的k个簇算法步骤：1. 随机选择k个样本作为初始簇中心2. 循环：1. 将非中心点数据根据与各簇中心的距离划分到最近的簇中2. 在非中心点中随机选择一个样本3. 计算使用该样本代替原簇中心形成新簇的代价4. 如果新簇代价更低，则更新簇中心为该样本重复步骤2直到满足终止条件（如簇中心稳定）
数据挖掘
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2024-05-30
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
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2024-06-21
系统聚类k均值matlab算法改写版
该算法使用协方差矩阵计算总类内离散度矩阵，并利用本征分解求取最大特征值对应的特征向量，将原始数据投影到可分类特征空间中。通过排序特征值，选择最大特征值对应的特征向量构成变换矩阵，将原始数据转换到新的特征空间，实现聚类。
Matlab
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2024-04-30
使用Matlab进行K均值聚类的实现
Matlab实现的K均值聚类相对简单，适合初学者。
Matlab
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2024-07-28