function [mu,mask]=kmeans(ima,k)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% kmeans image segmentation%% Input:% ima: grey color image% k: Number of classes% Output:% mu: vector of ...
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2010-12-25 21:01:00
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人类天生具备这种归纳和总结的能力，具备 一种主观的认知能力，以特征形态的相同或者近似将他们划分在一个概念下，以特征形态的不同划分在不同概念下，这就是聚类的思维方式。 聚类算法：K-Means算法（基于向量距离来做聚类）：采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个聚类具有以下特点
使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.Author: Aymeric DamienProject: https:...
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2022-02-09 18:29:53
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使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类
手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库
手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。
Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.
Author: Aymeric Damien
Project: https:...
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2021-07-15 15:12:54
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K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类别的数量。
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2017-04-11 08:43:00
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1 data mysas.ifthen11;2 infile 'e:\ifthen.txt' firstobs=2;3 input date yymmn6. gtone shen dong all;4 year=year(date);5 run;6 proc means data=mysas.ifthen11 max min n nmiss sum range ;7 by year;8 where year(date)<=2011;9 run;means过程很适合统计月度或年度数据。在常规分析中会经常用到。其中by字句做归类，where 做筛选。
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2013-01-25 19:45:00
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介绍K-means算法是是最经典的聚类算法之一，它的优美简单、快速高效被广泛使用。它是很典
原创
2022-08-21 00:35:17
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问题：K-所有值聚类是无监督学习算法设数据集。当中，。如果这个数据能够分为类。把这个问题模型化：，当中代表第类的聚点（中心点、均值）。该模型能够用EM算法进行训练：初始化，。E步：固定。最小化，显然。当中。M步：固定。最小化，，。直至收敛。——————————————————————————————...
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2015-07-30 16:00:00
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Whatever Love Means
There are many different kinds of Love.Love between parents and children,between siblings,relatives ,lovers,friends and colleagues.In Northe Ameri
原创
2010-01-10 21:46:55
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一、K-均值聚类（K-means） k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标，聚类目标
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2019-06-10 10:14:00
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K-Means
原创
2021-08-19 12:53:06
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/// <summary>
/// K-Means算法
/// </summary>
/// <summary>
/// KMeans算法类
/// </summary>
public static class KMeans
{
/// <summary>
/// 使用 KMeans 算法对 Point 数组进行聚类
原创
2023-11-01 17:14:29
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2021-07-30 10:07:00
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二分K-Means（Bisecting K-Means）是一种改进的聚类算法，它是K-Means算法的一种变体。与传统的K-Means算法一次性生成K个聚类不同，二分K-Means通过递归地将一个聚类分裂成两个，直到达到所需的聚类数目。
One session one time for initialize package, It is useful, if you store a small table into memory for complex logic calculation. Speed up.
原创
2013-01-04 14:03:42
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聚类的基本思想俗话说"物以类聚，人以群分"聚类（Clustering）是一种无监督学习(unsupervised learning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。定义：给定一个有个对象的数据集，聚类将数据划分为个簇，而且这个划分满足两个条件：每个簇至少包含一个对象每个对象属于且仅属于一个簇。基本思想：对给定的，算法首先给出一个初始的划分方法，以后通过反复
原创
2021-03-04 14:58:28
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K-Means（K均值） 介绍 K-Means是被应用的最广泛的基于划分的聚类算法，是一种硬聚类算法，属于典型的局域原型的目标函数聚类的代表。算法首先随机选择k个对象，每个对象初始地代表一个簇的平均值或者中心。对于剩余的每个对象，根据其到各个簇中心的距离，把他们分给距离最小的簇中心，然后重新计算...
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2015-04-25 12:40:00
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在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几
原创
2021-08-11 16:09:41
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在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几
原创
2021-08-11 16:09:43
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http://stackoverflow.com/questions/3768261/best-practices-guidance-for-maintaining-assembly-version-numbers Versioning is something that I am very pas
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2016-02-18 10:22:00
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