压缩包里有三个matlab程序，分别是K-mean聚类、LVQ聚类和混合高斯聚类，数据为两类二维高斯分布的随机点。程序展示了三种聚类算法的基本使用方法。算法原理可以参考周志华《机器学习》的第九章聚类。
2019-12-21 18:56:08
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基于K-means聚类算法的图像分割
算法的基本原理：
基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。
算法步骤：
①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。
2019-12-21 18:54:01
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之前学习并详细总结了一篇k-均值（k-means）算法文章，于是顺便提供Matlab代码实现，这份代码通过Matlab随机生成三组数据，然后进行聚类实现。还有另一份较复杂的实现代码可动态实现k-均值的聚类过程，具体可查看个人CSDN资源
2019-12-21 18:52:40
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k-means总结汇总
介绍基于k-means50年来的发展历程，系统的介绍了各种基于k-means的算法。非常好的数据挖掘入门读物。
2019-12-21 18:52:30
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