运用SURF+KMeans聚类+LDA文本主题模型实现图片自动分类

工具：jupyter notebook, 包含文件：ipython源码及excel数据集。使用Kmeans模型进行用户分群，肘部法则判断聚类个数，根据概率密度图对用户进行分类。

KMeans聚类实验，内含相关代码和程序已打包，还有实验报告word,够您使用。KMeans聚类实验，内含相关代码和程序已打包，还有实验报告word,够您使用。KMeans聚类实验，内含相关代码和程序已打包，还有实验报告word,够您使用。KMeans聚类实验，内含相关代码和程序已打包，还有实验报告word,够您使用。

基于青岛某办公建筑2015 年全年逐时总用电能耗及空调用电能耗数据，利用kmeans 聚类算法对其进行聚 类，将全年能耗水平分为四大类。利用求平均值法得到每一类典型设备使用率曲线。将典型曲线的数据、日前两 周数据以及气象数据一同作为BP 神经网络的输入，预测未来24 小时的建筑总用电和空调用电，该方法比单用日 前两周数据及气象数据进行负荷预测能获得更低的相对误差、均方根误差、平均绝对百分误差。BP 负荷预测相对 误差在5%以内，而kmeans－BP 负荷预测算法控制在±2．5%以内; BP 预测得到的均方根误差和平均绝对百分误差 范围分别在4．6～ 9．0 之间、2．3%～ 4．4%之间，km

matlab kmeans聚类，里面包括代码和例子以及聚类后的图片

获得数据集anchor box的大小

kmeans.py，python算法之Kmeans聚类分析

鸢尾花的聚类采用的是Kmeans聚类，主要考虑如何将各列特征表示并排列组合，选择2列特征向量时可采用2个for循环，来对所有可能的组合进行遍历，选择3列特征分析时，由于情况较少则可以直接输入列。然后将特征列输入Kmeans聚类器中，最后根据聚类结果绘制出聚类结果。

k-means(k均值)算法的python代码实现，可以显示聚类效果与聚类的迭代次数，初学者使用更方便。

java实现kmeans算法，可以处理任意维度的向量。并将聚类结果写入文本。