Sting聚类算法matlab代码实现，输入二值图，输入label聚类编号图

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

一种改进的粒子群和K均值溷合聚类算法一种改进的粒子群和K均值溷合聚类算法

2005年由匈牙利DepartmentofProcessEngineeringUniversityofVeszprem的BalazsBalasko,JanosAbonyiandBalazsFeil编写的模糊聚类及数据分析工具箱。
代码很全面，包括文档说明。
包括聚类算法KmeansKmedoidsFCMGKGG，聚类评价方法，聚类降维可视化方法。
其中，说明文档我做了书签，便于大家阅读。
PS：本来没打算索要资源分，因为是人家开源发布的东西。
但是，上传资源的时候点选了资源分，就没有0分的选项，最后只能选择这个最低1分了。
如果没有帐号或者资源分不够，可以联系我，我分享给你们。
或者去找原资源网站，或者去可以不收取资源分的地方下载吧！大家共同学习进步！QQ：379786867（亦可微信）

本地实测可以很好的运行，使用K-means聚类算法确定径向基函数的中心点

模式识别课程中，动态聚类算法中比较容易的K-Means聚类分析的C语言实现。

这个算法非常容易掌握，比较好理解，用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。
k和n是可变的。

多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果

基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理： 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。
算法步骤：①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。

一种高效的聚类算法.pdf一种高效的聚类算法.pdf一种高效的聚类算法.pdf一种高效的聚类算法.pdf

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。