K均值算法
当前话题为您枚举了最新的 K均值算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
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
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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
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2024-07-17
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
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2024-07-30
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编程示例-K均值算法示例
MATLAB编程示例-K均值算法示例。K-代表实现
Matlab
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2024-08-25
K-均值算法测试数据集
用于K-均值算法测试的数据集，可包含各种特征和数据点，用于评估算法的聚类性能。
Hadoop
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2024-05-20
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
基于Matlab的K均值算法源码下载
欢迎获取基于Matlab编写的K均值算法源码下载，已通过严格验证，可供广大用户使用。
Matlab
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2024-10-01
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代码优化K均值聚类算法
output.csv文件包含了586个模型的弹簧刚度数据。通过Matlab中的K均值聚类方法，可以从这些模型中提取出50个代表性的弹簧刚度。README.md文件中提供了如何调整算法以及三种不同的初始聚类质心选择方法的比较结果，分别为k-means++、样本随机选择和均匀随机选择。这些方法对于最终聚类结果的影响显著，但具体的性能差异尚不明确。
Matlab
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2024-08-05