聚类算法
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DBSCAN聚类算法仿真代码
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。 -
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谱聚类
谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，其基本思想是利用样本数据相似矩阵的进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，程序进行了几种不同聚类算法的比较，包括Q矩阵聚类，kmeans聚类，第一特征分量聚类，第二广义特征分量聚类，公用数据生成和近邻矩阵生成 -
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AP聚类方法
AP聚类方法，是08年发表在“科学”上的聚类方法，本人从图像图像方面研究近十年，这是我所见过最好的聚类算法，本程序提供聚类演示，还把它用图像分割试验（matlab7.0环境调试）。
