聚類算法
關注創建者：matlab應用與學習 創建時間：2023-09-16
聚類算法的視頻教程
五分鐘掌握聚類算法原理及python實現（詳細講解代碼，包教包會！新手超級友好）
介紹了k-means++聚類算法的原理和一個python實現k-means++聚類算法案例，希望對大家有所幫助，代碼放在評論區，歡迎大家在評論區提出問題討論。
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基于隨機子空間法和聚類算法的模態參數識別
復現了論文中的五自由度動力系統模態分析和時域響應計算，根據時域計算結果進行了隨機子空間模態參數識別，使用聚類算法提高了識別精度。
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1-104基于matlab的人工蜂群數據聚類算法ABCO-K-均值
基于matlab的人工蜂群數據聚類算法ABCO-K-均值。該代碼提供了比K-均值算法更準確的結果。關鍵技術人工蜂群優化（ABCO）是自然發式優化方法，這是類似于在自然界尋找食物的方式的蜜蜂，以及優化算法搜索最佳的組合優化問題，實現最優聚類。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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聚類算法的實例教程
基于matlab的基于密度的噪聲應用空間聚類(DBSCAN)算法對點進行聚類，聚類結果效果好，DBSCAN不要求我們指定集群的數量，避免了異常值，并且在任意形狀和大小的集群中工作得非常好。它沒有質心，聚類簇是通過將相鄰的點連接在一起的過程形成的。優于kmeans。程序已調通，可直接運行。
超像素分割，SLIC利用了簡單的聚類（貪婪）算法，初始時，每一個聚類的中心被平均的分布在圖像中，而超像素的個數，可以基本由這些中心點來決定。每一步迭代，種子像素合并周圍的像素，形成超像素。基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。
基于matlab的FCM+KFCM模糊C均值聚類分析算法，輸入分割對象，對分割對象進行參數設置，包括分割類別數，核參數。輸出分割結果。具有GUI操作界面。程序已調通，可直接運行。
超像素分割，SLIC利用了簡單的聚類（貪婪）算法 ￥29.9
超像素分割，SLIC利用了簡單的聚類（貪婪）算法，初始時，每一個聚類的中心被平均的分布在圖像中，而超像素的個數，可以基本由這些中心點來決定。每一步迭代，種子像素合并周圍的像素，形成超像素。基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。
源碼如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %功能：遺傳模擬優化初始聚類中心示例 %環境：Win7，Matlab2015b %Modi: C.S %時間：2022-07-09 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 清空環境 clc clear all close all tic load X m=size(X,2);% 樣本特征維數 % 中心點范圍[lb;ub] lb=min(X); ub=max(X); %% 模糊C均值聚類參數 % 設置冪指數為3，最大迭代次數為20，目標函數的終止容限為1e-6 options=[3,20,1e-6]; % 類別數cn cn=4; %% 模擬退火算法參數 q =0.8; % 冷卻系數 T0=100; % 初始溫度 Tend=99.999; % 終止溫度 %% 定義遺傳算法參數 sizepop=10; %個體數目(Numbe of individuals) MAXGEN=100; %最大遺傳代數(Maximum number of generations) NVAR=m*cn; %變量的維數 PRECI=10; %變量的二進制位數(Precision of variables) pc=0.7; pm=0.01; trace=zeros(NVAR+1,MAXGEN); %建立區域描述器(Build field descriptor) FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([lb;ub],[1,cn]);rep([1;0;1;1],[1
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聚類算法的最新內容
它聚類算法（基于2025年中科院計算所發布的優化模型）識別出哪些設備使用頻率低，哪些用戶需求波動大，對資源進行再分配。
3. 性能提升驗證：從“成本”到“效益”的飛躍
為了確保gofarlic能提供有效的優化結果，它采用了一套成本效益驗證機制。對比優化前后的成本數據和授權使用率，企業清晰地看到每一份授權是否被充分利用。
這對于依賴點云密度和回波信息的聚類、分割算法的驗證，具有不可替代的價值。
在典型場景構建方面，提出一種基于多原型的雙層自適應競爭學習聚類算法，解決了自然駕駛數據不平衡與高維異構性問題，生成了中國道路11類典型的高速公路切入場景；在高覆蓋場景生成方面，參考ISO34502框架提出了基于哈密爾頓蒙特卡洛采樣與JS散度覆蓋度表征的多維空間場景參數高覆蓋生成方法，生成1649例跟車場景、2160例切入場景，實現數據集中高速公路跟車、切入高覆蓋測試，較傳統方法測試場景數量縮減160
表盤圓心的確定：
K-means聚類算法：通過計算所有檢測到的線段的延長線交點，使用K-means聚類算法對交點進行分類，找出數量最多的簇中心，以此確定表盤的圓心。
起始、終止刻度線的確定：
根據圓心和主刻度線的位置，通過計算角度和距離，篩選出起始和終止刻度線。這通常通過測量線段相對于圓心的角度，并找出角度差最大的線段來實現。
（三）聚合型AMG
聚合(aggregation)型AMG方法采用基于聚類的粗化過程，它利用聚類算法和相似性度量來確定節點之間的關聯性，然后將相似節點劃分為同一組，即若干個細網格點聚合形成一個粗網格點。聚合型AMG方法的特點為具有經濟性、易于控制等，但對于一些復雜問題其求解收斂性可能會不如經典AMG方法。
為此，我們使用 K-means 聚類分析算法。但是，我們不需要最小化歐幾里得距離，而是最大化 IOU 作為該算法的目標。
YOLO v2 使用 K=5 來更好地權衡算法。從下圖中我們可以得出結論，隨著 K=5 值的增加，精度不會發生顯著變化。
基于 K = 5 的基于 IOU 的聚類得到 61% 的 mAP。
? 聚類：RBF內核還可以用于內核化聚類算法，例如頻譜聚類，它有助于捕獲數據的局部結構，以便將相似的數據點分組在一起。
? 降維：在流形學習和非線性降維技術中，如t分布式隨機鄰域嵌入（t-SNE），RBF內核用于定義高維空間中數據點之間的相似性。
python案例代碼
基于matlab的FCM+KFCM模糊C均值聚類分析算法，輸入分割對象，對分割對象進行參數設置，包括分割類別數，核參數。輸出分割結果。具有GUI操作界面。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的模糊C均值算法（FCM）及其改進算法將空間鄰域項引入FCM的目標函數(FCM_S),廣義的模糊C均值(GFCM)算法，基于核的改進的模糊c均值聚類算法（KFCM）,基于核的廣義模糊c均值聚類算法KGFCM的圖像分割方法。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的基于密度的噪聲應用空間聚類(DBSCAN)算法對點進行聚類，聚類結果效果好，DBSCAN不要求我們指定集群的數量，避免了異常值，并且在任意形狀和大小的集群中工作得非常好。它沒有質心，聚類簇是通過將相鄰的點連接在一起的過程形成的。優于kmeans。程序已調通，可直接運行。
