k-means算法的matlab实现下载

weixin_39821051 2019-09-18 07:30:31

基于matlab的k-means算法实现
直接可以运行
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K-means算法的Matlab实现，内含经典Iris数据集，需要下载者将其转化为矩阵，作为算法的参数输入。

基于matlab的k-means算法实现直接可以运行

Matlab实现K-means算法，该算法是针对Iris鸢尾花数据集的实验

基于MATLAB的K-means算法在光伏曲线聚类分析中的应用与研究：随机场景下的聚类与数据削减,基于MATLAB的K-means算法在光伏曲线聚类中的应用与效果分析,基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 MATLAB 代码研究大量随机场景下光伏序列聚类与削减问题，首先，生成大量光伏随机场景，其次，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率 ,核心关键词：K-means算法；光伏曲线聚类；随机场景；光伏序列；聚类与削减；MATLAB；原始数据集；聚类后数据集；曲线数量；曲线概率。,基于K-means算法的光伏曲线聚类分析：MATLAB代码实现随机场景下的数据削减与概率评估

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。

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