求一个用C语言写的基于K-means聚类的图像分割代码 基于Kmeans图像分割\\程序\\.\\ChildFrm.cpp\\.\\ChildFrm.h\\.\\Debug\\.\\Dib.cpp\\.\\Dib.h\\.\\MainFrm.cpp\\.\\MainFrm.h\\.\\ReadMe.txt\\.\\res\\.\\.\\trace.rc2\\.\\Resource.h\\.\\StdAfx.cpp\\.\\StdAfx.h\\.\\trace.aps\\.\\trace.clw\\.\\trace.cpp\\.\\trace.dsp\\.\\trace.dsw\\.\\trace.h\\.\\trace.ncb\\.\\trace.opt\\.\\trace.plg\\.\\trace.rc\\.\\traceDoc.cpp\\.\\traceDoc.h\\.\\traceView.cpp\\.\\traceView.h
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：落欣然模糊C均值聚类算法及实现摘要：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行e69da5e887aae79fa5e9819331333433623830了概述，从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法，并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单，应用范围广，但仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需要进一步研究。关键词：模糊c均值算法；模糊聚类；聚类分析Fuzzyc-MeansClusteringAlgorithmandImplementationAbstract：Fuzzyclusteringisapowerfulunsupervisedmethodfortheanalysisofdataandconstructionofmodels.Thispaperpresentsanoverviewoffuzzyclusteringanddosomestudyoffuzzyc-meansclusteringalgorithmintermsoftheoryandexperiment.Thisalgorithmissimpleindesign，canbewidelyused，buttherearestillsomeproblemsinit，andtherefore，itisnecessarytobestudiedfurther.Keywords：fuzzyc-Meanalgorithm；fuzzyclustering；clusteringanalysis1引言20世纪90年代以来，随着信息技术和数据库技术的迅猛发展，人们可以非常方便地获取和存储大量的数据。但是，面对大规模的数据，传统的数据分析工具只能进行。
K-means聚类算法中的K如何确定？ 数据集中所需的聚类簇数k未知，有什么方法能够将k计算出来？使用无监督学习在一个数据量5000级别的数据集…
k均值聚类算法原理
为什么非科班这么难进数据挖掘这一行？ 我高数不错，大部分新的算法和实验都是看英文论文，对着英文论文能够码出个卷积神经网络来，LSTM算法也没…
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚…
matlab C均值聚类算法FCM用图像分割的彻底解析，刚开始用matla学C均值聚类算法，在网上找了好久发现东西很散很离乱，说的不清楚，下面就这个问题做详细的讲解，力求看过大家。
模糊c-均值聚类算法的介绍 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm(FCMA)或称（FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
k-means算法是聚类算法还是分类算法 一，k-means聚类算法原理k-means算法接受参数k然2113后将事先输入的n个数据对象划5261分为k个聚类以便使得所获得4102的聚类满足：同一聚1653类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的.k-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一.k-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果.假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下：（1）适当选择c个类的初始中心；（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；（3）利用均值等方法更新该类的中心值；（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代.该算法的最大优势在于简洁和快速.算法的关键在于初始中心的选择和距离公式.
在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的？ 聚类算法那么多，并不清楚具体哪些才是真正用的到的，不能够选择性的学习.
