包含了几乎所有的聚类算法

资 源 简 介

包含了几乎所有的聚类算法

详 情 说 明

聚类算法是机器学习中无监督学习的核心方法之一，主要用于将数据点按照相似性分组。MATLAB作为工程计算领域的常用工具，提供了良好的算法实现和可视化环境。

这套聚类算法合集具有以下特点： 涵盖了常见的聚类方法，如K-means、层次聚类、DBSCAN等经典算法，以及一些改进版本和新兴算法。 每个算法都配有demo示例，方便用户快速了解算法原理和应用场景。 直接可运行的代码设计，降低了使用门槛，特别适合教学演示和算法对比研究。

该资源的价值在于： 为研究人员提供了统一的算法实现平台，便于比较不同聚类方法的性能 帮助学生和初学者通过实际案例理解各种聚类算法的工作机制 工程人员可以快速测试不同算法在具体问题上的表现

使用时建议： 先通过demo示例了解每种算法的特点和适用场景 观察算法对不同数据分布的表现 结合自己的实际问题选择合适的聚类方法