K均值聚类0.ppt
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主讲:周润景教授单位:电子信息工程学院目录一.K均值聚类简介二.K均值聚类的原理二.K均值聚类的原理二.K均值聚类的原理二.K均值聚类的原理二.K均值聚类的原理三.K均值算法的优缺点四.K均值聚类的MATLAB实现四.K均值聚类的MATLAB实现四.K均值聚类的MATLAB实现四.K均值聚类的MATLAB实现五.待聚类样本的分类结果五.待聚类样本的分类结果六.总结
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多媒体通信课程论文姓名:严宏海班级:075102学号:20101003032专业:通信工程学院:机械与电子信息学院指导老师:刘勇日期:2012年10月20日k均值聚类在彩色图像分割中的应用研究摘要基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础。图像分割属于图像处理中一种重要的图像分析技术。图像分割的传统方法是对灰度图像分割,处理图像的亮度分量,简单快速。本论文首先介绍了传统的图像分割与K-均值聚类算法分割,然后重点介绍一种基于K-均值聚类算法的图像改进分割方法。在分析聚类结果对初值依
基于模拟退火的K调和均值聚类算法.pdf
计算机系统应用http://www.c-s-a.org.cn2011年第20卷第7期基于模拟退火的K调和均值聚类算法①刘国丽,甄晓敏(河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401)摘要:K均值算法是最通用的划分聚类算法,然而它有高度依赖初始值和收敛于局部最小的缺点,K调和均值算法采用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均替代了数据点与聚类中心的最小距离,解决了K均值算法对初值敏感的问题。这样虽然解决初始值敏感问题,局部最小收敛问题仍然存在。为了获得全局最优解,提出一种新的算法:基于模拟退火算法的K调和