MATLAB聚类
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利用自然梯度算法，一种流形学习算法（很好用），欢迎大家下载学习，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，鲁棒性好，性能优越。
利用自然梯度算法，一种流形学习算法（很好用），欢迎大家下载学习，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，鲁棒性好，性能优越。 -
基于ISODATA算法的自适应聚类MATLAB实现
本项目提供MATLAB实现的ISODATA聚类算法，支持自动调整聚类数目，通过迭代优化实现高效数据分组。适用于模式识别、数据挖掘等领域，无需预设聚类数量即可获得自适应聚类结果。 -
基于消息传递的聚类中心自适应识别分析MATLAB实现
本项目通过MATLAB重构并优化2007年《Science》提出的AP聚类算法，无需预设聚类数即可实现高鲁棒性数据聚类。算法利用消息传递机制自适应识别聚类中心，适用于生物信息、图像分析等领域的数据挖掘任务。 -
MATLAB平台下的数据聚类与关键帧智能提取系统
本项目基于MATLAB实现了完整的K-均值聚类流程，支持自动/手动K值优化与聚类结果评估。系统提供数据预处理、迭代优化及2D/3D可视化功能，适用于多维数据分析与关键帧提取场景。 -
基于最大最小距离的信号聚类分析MATLAB系统
该MATLAB项目实现了最大最小距离聚类算法，专为一维/二维信号设计。系统自动确定最佳聚类数，通过计算样本间最大最小距离定位初始聚类中心，采用迭代优化实现高效聚类，特别适合类间区分度高的场景。 -
MATLAB实现的期望最大化(EM)算法多维数据聚类系统
该项目基于MATLAB实现了经典EM算法，通过E步（期望计算）和M步（参数优化）自动分析多维数据的隐变量分布结构，完成概率模型参数估计与智能聚类，适用于无监督学习场景。 -
基于RPCL竞争学习的MATLAB动态聚类系统
本项目实现RPCL竞争学习聚类算法，采用动态竞争机制自动确定最佳聚类数量，无需预设聚类中心个数。适用于各类数据的无监督聚类分析，提供高效的MATLAB解决方案。
