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K-均值聚类的Matlab实现代码合集.rar

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简介：
本资源为一系列用于执行K-均值聚类算法的MATLAB代码集合，涵盖数据预处理、模型训练及结果分析等多个方面。 【模式识别小作业】K均值聚类（K-means clustering）+ MATLAB实现+ UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题 包含：完整全套代码、readme文件及报告。

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  • K-均值聚类的Matlab实现代码合集.rar
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    本资源为一系列用于执行K-均值聚类算法的MATLAB代码集合，涵盖数据预处理、模型训练及结果分析等多个方面。 【模式识别小作业】K均值聚类（K-means clustering）+ MATLAB实现+ UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题 包含：完整全套代码、readme文件及报告。
     
  • MATLAB K均值聚类代码-Kmeans_MATLAB:Kmeans_MATLAB
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的K-means聚类算法代码，用户可以利用该代码进行数据点的分类和集群分析。 这段文字描述了关于在Matlab中实现K-means聚类的代码。该代码包括最后结果可视化的功能。
     
  • 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。
     
  • Python中k均值聚类的实现
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    简介：本文详细介绍了如何使用Python语言实现K-means聚类算法，并提供了实用代码示例和数据集处理方法。适合初学者学习掌握。 k-means（k均值）算法的Python代码实现可以展示聚类效果与迭代次数，方便初学者使用。
     
  • C++中的K均值聚类代码
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    这段代码实现了K-means聚类算法在C++语言中的应用。通过迭代优化过程，将数据集划分为若干预定义数量的不重叠子集（或簇）。 本资源用C/C++实现了K均值聚类算法，并提供了详细代码及注释。此外，还记录了每次迭代的聚类中心。
     
  • 基于MATLAB的K均值聚类算法实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来实施和优化K均值聚类算法，适合初学者了解数据科学中的这一重要技术。文中详细步骤帮助读者掌握该方法应用于数据分析的具体操作技巧。 该实例展示了如何使用MATLAB实现K聚类算法，并从Excel表格中读取二维数据点（x,y）。用户可以自主调节类别数量进行分类操作。此压缩包包含以下文件：kmeans聚类函数（kmeans_clustering.m），测试代码（main.m）以及用于测试的数据集（testdata.xls）。该程序已在MATLAB 2019a和MATLAB 2016a版本中成功运行。
     
  • 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均值聚类与PCA特征提取的Matlab代码.rar
    优质
    该资源包包含了使用Matlab实现的K均值聚类算法和主成分分析（PCA）特征提取方法的相关代码，适用于数据挖掘、模式识别等领域。 PCA特征提取与K均值聚类的MATLAB代码集合在一个RAR文件中。