介紹了k-means++聚類算法的原理和一個python實現(xiàn)k-means++聚類算法案例，希望對大家有所幫助，代碼放在評論區(qū)，歡迎大家在評論區(qū)提出問題討論。

復現(xiàn)了論文中的五自由度動力系統(tǒng)模態(tài)分析和時域響應計算，根據(jù)時域計算結果進行了隨機子空間模態(tài)參數(shù)識別，使用聚類算法提高了識別精度。

基于matlab的人工蜂群數(shù)據(jù)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(yōu)化（ABCO）是自然發(fā)式優(yōu)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(yōu)化算法搜索最佳的組合優(yōu)化問題，實現(xiàn)最優(yōu)聚類。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

大數(shù)據(jù)分析及人工智能在優(yōu)化軟件中的應用 【已結束】 直播時間：2020-01-14 19:30 大數(shù)據(jù)分析和人工智能是當下非常熱門的概念，本次直播將介紹優(yōu)化軟件modeFRONTIER在相應領域中的一些可用工具及其使用方法，包括聚類算法、分類算法、多元相關分析、維數(shù)約簡以及機器學習算法庫等，并介紹一些相關的實際工程CAE應用案例

基于matlab的超像素分割，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(shù)，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。程序已調(diào)通可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。