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MyKmeans
- 实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去
KMEANS
- K-MEANS算法 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程： （1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2） 循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止 （3） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
cskmeans
- cskmeans 聚类算法的一种 1. 分裂法(partitioning methods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每
Clustering-master
- 超级强大的聚类算法+详细的程序说明； Kmeans聚类+ISODATA聚类算法；(Super powerful clustering algorithm + detailed program descr iption; Kmeans clustering +ISODATA clustering algorithm;)
qam_16_kmeans
- 1. 在matlab中，对k均值聚类算法的原理进行仿真实现； 2. 在不同信噪比下，比较接收QAM信号的星座图； 3. 对接收的星座图使用K均值算法进行均衡，比较使用算法和不使用算法直接解调的误码率。(1.we simulate the principle of K means clustering algorithm in MATLAB. 2. the constellation diagram of receiv
k-means-for-iris
- 利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果(The matlab program of clustering iris samples by K-means clustering, including source code, sample data and clustering results)