LMS(Least Mean Square)算法因其结构简单、稳定性好等优点,得到了广泛的应用,但在收敛速度和稳态失调之间存在着固有矛盾,通过对步长因子的调整可以克服这一矛盾。分析研究了已有的变步长LMS算法,在此基础上提出了一种改进的变步长LMS算法。理论分析和计算机仿真表明该算法不但具有较快的收敛速率,并且具有更小的稳态误差。

利用scala实现的k-means 包含数据集 0 1 22 9 181 5450 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 9 9 1.00 0.00 0.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 239 486 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 19 19 1.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 235 1337 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 29 29 1.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 219 1337 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 39 39 1.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 2032 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 49 49 1.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 2032 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 59 59 1.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 1940 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 1 69 1.00 0.00 1.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 159 4087 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 11 79 1.00 0.00 0.09 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 210 151 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 8 89 1.00 0.00 0.12 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 786 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 8 99 1.00 0.00 0.12 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 210 624 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18 18 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 18 109 1.00 0.00 0.06 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 177 1985 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 28 119 1.00 0.00 0.04 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 222 773 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 11 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 38 129 1.00 0.00 0.03 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 256 1169 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 4 139 1.00 0.00 0.25 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 241 259 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 14 149 1.00 0.00 0.07 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 260 1837 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 11 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 24 159 1.00 0.00 0.04 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 241 261 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 34 169 1.00 0.00 0.03 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 257 818 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 12 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 44 179 1.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 233 255 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.25 54 189 1.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 233 504 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 64 199 1.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 256 1273 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 17 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 74 209 1.00 0.00 0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 234 255 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 84 219 1.00 0.00 0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 241 259 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 12 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 94 229 1.00 0.00 0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 239 968 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 3 239 1.00 0.00 0.33 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 245 1919 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 13 249 1.00 0.00 0.08 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 248 2129 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 23 23 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 23 255 1.00 0.00 0.04 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 354 1752 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 5 255 1.00 0.00 0.20 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 193 3991 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1 255 1.00 0.00 1.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 214 14959 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 11 255 1.00 0.00 0.09 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 1309 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 10 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.20 21 255 1.00 0.00 0.05 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 215 3670 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 31 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 18434 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 41 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 205 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 25 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.12 2 255 1.00 0.00 0.50 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 155 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.15 12 255 1.00 0.00 0.08 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 202 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 22 255 1.00 0.00 0.05 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 235 6627 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 32 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 259 3917 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 42 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 301 2653 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 52 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 322 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 62 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 370 520 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 72 255 1.00 0.00 0.01 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 370 520 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 82 255 1.00 0.00 0.01 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 172 5884 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 10 255 1.00 0.00 0.10 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 264 16123 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.23 20 255 1.00 0.00 0.05 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 255 1948 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 14 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.14 30 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 274 19790 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 40 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 313 293 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 3 255 1.00 0.00 0.33 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 145 4466 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 13 255 1.00 0.00 0.08 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 290 460 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 23 255 1.00 0.00 0.04 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 309 17798 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 2 255 1.00 0.00 0.50 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 317 2075 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 8 255 1.00 0.00 0.12 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00

该代码实现了基于Mean-shift的图像分割功能，具有很好的效果。

MEAN.Web.Development.2nd.Edition.2016.11.pdf

Mean Maximum Discrepancy计算代码，分为线性核和高斯核两种，以pytorch书写的

主要为大家详细介绍了python实现mean-shift聚类算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文讲述了mean shift的具体实现方法，及其在图像平滑，分割方面的应用。

matlab计算曲率的代码全局表面曲率均值 此函数通过在每个顶点上制作点并计算这些点相对于其相邻点的曲率来评估曲面的曲率。 该函数是与 Bitplane 技术支持团队合作开发的，并在 MATLAB 代码中结合了 Dirk-Jan Kroon 开发的 Patch Curvature 算法。 编写此脚本是为了评估胚胎植入前和植入阶段小鼠子宫腔的 3D 表面曲率。 3D 曲率测量是通过修改旨在计算局部小区域曲率的现有脚本生成的。 该脚本经过修改以计算较大物体（例如子宫）的曲率。 使用在 Imaris 中的 Surface 模式下生成的顶点进行分析。 通过将顶点数量均匀地减少到原始数量的十分之一来降低表面复杂度。 使用每个顶点的每个轴的法线，计算由连接相邻顶点形成的曲线的半径。 对六个相邻顶点计算的半径进行平均以获得曲率平均值并乘以 10 以计算 Cmean。 然后可以将表面的 Cmean 显示为热图。 该脚本还会生成一个条形图，其顶点总数在 Cmean 0-0.1、0.1-0.15、0.15-0.45 和 0.45-0.675 内。 在条形图上，脚本计算折叠因子 (f) 的值，它是高度弯曲表

使用K均值的客户细分 使用K-Means聚类算法根据新近度，频率和货币价值（RFM）指标对客户进行细分

R中的均值漂移聚类算法 在Iris数据库中应用均值漂移模型（msClustering），使用绘图库以图形方式显示此算法中生成的聚类。 与Kmeans（K平均值）不同，我们没有定义聚类的数量，该算法处理这种分类。