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使用MATLAB实现k-均值聚类(k-means)算法，并通过不同颜色散点图进行展示。

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简介：
通过34行的MATLAB代码完成了k均值聚类的实现，并且包含了展示聚类结果后产生的散点图，以便于直观地观察聚类效果。

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  • 使用34行MATLAB代码实现k-均值聚类(k-means)及多色散点图展示
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    本项目通过简洁高效的34行MATLAB代码实现了经典的k-均值聚类算法，并能够生成具有不同颜色编码的数据散点图，直观展现数据集群。 34行MATLAB代码实现k均值聚类，并展示聚类成功后的散点图。
     
  • 利用Matlab通过k-means进行聚类算法实现
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    本项目使用MATLAB编程环境实施了经典的K-Means聚类算法，展示了如何通过迭代优化过程将数据集划分为若干簇。 当初参加数学建模比赛时，在网上查找了很多资料。现在我把这些资料整理出来放到网上，供大家学习使用。由于积分限制只能设置为最低的1个积分。欢迎大家一起交流学习！
     
  • K-MEANS（K均值聚类算法，C均值算法）
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    K-means是一种常用的无监督学习算法，用于数据分类和聚类分析。通过迭代过程将数据划分为K个簇，使同一簇内的点尽可能相似，不同簇的点尽可能相异。广泛应用于数据分析、图像处理等领域。 K-MEANS（又称K均值聚类算法或C均值算法）是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为若干个簇。该算法通过迭代过程来优化簇内样本的相似性，并最终确定每个簇的中心点。尽管名称中包含“C”，但通常情况下，“K-MEANS”和“K均值聚类算法”更常用一些。“C均值算法”的称呼可能指的是Fuzzy C-means（模糊C均值）算法，这是一种与传统K-Means不同的方法，在处理数据时允许一个样本属于多个簇，并且每个样本对不同簇的归属度是不一样的。
     
  • 颜色分类LeetCode-K-means：图像像素的K均值聚类
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    本项目通过实现K-means算法对图片中的像素进行聚类分析，并基于LeetCode平台完成优化与实践。通过对图像的颜色信息进行分组，有效简化色彩复杂度，适用于数据可视化、图像压缩等领域。 颜色分类可以通过LeetCode上的k均值（k-means）算法对图像数据进行聚类处理，逐个像素地完成任务。可以使用各种库组合实现这一功能，例如PIL、TensorFlow，并且支持可视化展示。 在IPython笔记本中通过HTML呈现时，使用TensorFlow进行聚类的方法如下： ``` python k_means_tf.py [-k K] [-r ROUNDS] [-o OUTDIR] [-s SCALE] [-g GENERATE_ALL] [-d DATA_SAVING] ``` 使用numpy进行聚类的具体命令为： ``` python k_means_np_vanilla.py [-k K] [-r ROUNDS] [-o OUTDIR] [-s SCALE] [-g GENERATE_ALL] ``` 其中位置参数包括输入图像的路径（jpg或jpeg格式）。 可选参数如下： - `-h, --help`：帮助信息 - `-k, --k`：质心的数量，默认为50。 - `-r, --rounds`：聚类轮数，未指定默认值。
     
  • MATLAB代码-K-means聚类：在MATLAB中实现K均值算法
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    本资源提供了一套详细的MATLAB代码示例，用于演示如何实现和应用经典的K-均值（K-means）聚类算法。通过该教程，学习者能够掌握K-means的基本原理及其在数据科学中的实际运用技巧。 在本节中，我们将使用Matlab中的K均值聚类算法，并探讨自组织图（SOM）神经网络如何将虹膜花朵按拓扑分类成不同的类别，从而提供对花朵类型更深入的了解以及进一步分析的有效工具。SOM是一种竞争性学习的人工神经网络，其特点包括：每个单元处理相同的输入；通过竞争机制选择合适的节点；并根据所选节点及其邻居进行调整和修改。此外，在文件中还包含用于检测人脸的Matlab代码。
     
  • K均值聚类与K-Means算法解析PPT
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    本PPT深入浅出地介绍了K均值聚类的概念、原理及其实现方式——K-Means算法，并通过实例讲解了其应用过程，适合初学者快速掌握。 K-Means聚类算法详解： K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，主要用于将数据点分组成不同的簇，以便更好地理解数据的结构和特征。本段落详细介绍该算法的原理、步骤及应用。 一、概述 聚类是通过将相似的数据点归为一类的方法来识别模式的一种无监督学习技术。常见的聚类算法有K-Means、层次聚类以及密度基的DBSCAN等。 二、K-Means算法原理 K-Means算法的基本思想是以距离度量为基础，随机选择k个初始中心作为起始点，然后将所有数据分配给最近的簇心，并重新计算每个簇的新质心。重复这一过程直至满足某个终止条件（如达到最大迭代次数或聚类中心不再改变）。 三、K-Means算法步骤 1. 确定所需生成的簇的数量k。 2. 随机选取数据集中任意k个点作为初始的聚类中心。 3. 对于每个样本，计算其与各聚类中心的距离并将其分配给最近的那个类别。 4. 计算每一个已分类的数据集的新质心位置。 5. 重复步骤2-4直至达到预设的终止条件。 四、K-Means算法优缺点 优点： 1. 算法结构简单，容易理解和实现； 2. 运行效率高，适合大规模数据处理； 3. 对于多维空间中的点集也能有效工作； 不足之处在于： 1. 需要提前设定簇的数量k值。 2. 聚类结果受初始中心选取的影响较大。 3. 只适用于生成形状接近圆形或者椭圆的聚类。 五、应用领域 K-Means算法在客户群体细分、市场调研分析、图像分割及文本分类等领域都有广泛应用。
     
  • Python中K均值算法的实现示例(K均值聚类)
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    本示例详细介绍了如何在Python中使用K均值算法进行数据聚类分析。通过实际代码演示了初始化质心、分配簇成员及更新质心等步骤，帮助读者快速掌握该技术的应用与实践。 简单实现平面的点K均值分析，并使用欧几里得距离以及pylab进行展示。 以下是代码： ```python import pylab as pl # 计算欧几里得平方距离函数定义 def calc_e_squire(a, b): return (a[0] - b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) ** 2 # 初始化20个点的数据 a = [2,4,3,6,7,8,2,3,5,6,12,10,15,16,11,10,19,17,16,13] b = [5,6,1,4,2,4,3,1,7,9 , 16 , 11 , 19 , 12 , 15 , 14 , 11 , 14 , 11 , 19] ```
     
  • K-means均值聚类算法的程序
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    本程序采用K-means算法实现数据分类与聚类分析，适用于大规模数据集处理和模式识别，提供高效、便捷的数据挖掘解决方案。 K-means均值聚类算法的Matlab实现具有一定的参考价值。
     
  • k-均值(k-means)算法的Matlab动态实现
    优质
    本项目通过Matlab实现了经典的K-均值聚类算法，并以动画形式展示了整个迭代优化过程，便于理解和研究。 之前学习并详细总结了一篇关于k-均值（k-means）算法思想与实现步骤的文章，并且编写了相应的Matlab代码来帮助更好地理解该算法的思想。本代码包含详细的注释，有助于初学者更有效地学习Matlab这门工具语言。