本资源属于机器学习+数字图像处理领域，主要是基于k-means算法的图像分类，包括分类图片集和matlab实现图像分类程序。
2021-03-25 16:33:33
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传统的K-means算法随机选取初始聚类中心，聚类结果不稳定，容易陷入局部最优解。针对聚类中心的敏感性，提出一种优化初始聚类中心的K-means算法。此算法利用数据集样本的分布特征计算样本点的密度并进行分类，在高密度区域中选择K个密度最大且相互距离超过某特定阈值的点作为初始聚类中心，并对低密度区域的噪声点单独处理。实验证明，优化后的算法能取得更好的聚类效果，且稳定性增强。
2021-03-23 11:20:45
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3种K-MEANS算法解决图像分割问题
k-m1:将rgb图像进行图像分割
k-m2：将灰度图像进行图像分割
simple：简化程序
k-mean：聚类函数
houghbh：霍夫变换
by：边缘检测
记得更改程序内图片的路径
2021-03-23 10:57:18
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基于Matlab实现：
模式识别 K-Means算法 实现模式分类
模式识别 K-均值算法 实现模式分类
2021-03-22 20:33:02
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关联规则和聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题。通过对关联规则挖掘算法Apriori算法进行分析与研究，指出了其在实用中存在的两个主要问题。鉴于此，在分析聚类分析和关联规则两种挖掘算法的基础上，讨论了将这两种独立的挖掘方法集成起来的联合挖掘，使其可以有效地压缩数据规模。给出了聚类后的关联规则快速更新算法描述。实验结果表明，算法性能优良，提高了数据挖掘执行效率。
2021-03-09 15:23:22
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k-means算法数据集，有1000个二维的数据集，采用python代码编写，用最底层代码编写实现k-means聚类，文中分为四个聚类中心点，有助初学者理解，编写调试
2021-03-02 15:33:15
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这是我在网上搜到的一个python实现的k-means算法，我对其中的着色方法做了一定的修改。代码不长且可以演示算法的运行过程。
2020-12-30 16:26:07
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