搜索资源列表
机器学习西瓜书聚类程序
- 根据周志华机器学习203页的图9.2编写的matlab程序。xgP203.m是主程序。中间有一些是为了验证算法,输出了一些运算结果。
聚类算法实例
- 这里面的资源主要介绍了聚类算法的一些基本知识,附上了几篇关于聚类算法的优秀论文,本资源介绍了一个实例来介绍聚类算法的用法,包含数据,源代码,程序报告等等。
MeanShiftCluster
- 该算法实现了均值漂移聚类算法,在MATLAB平台下有很好的结果验证(MeanShiift Cluster, it improves the performance than tradional cluster algorithm, such k-means cluster algorithm.)
模糊C均值算法
- 亲测,能实现模糊C均值聚类的MATLAB程序(MATLAB program that can realize fuzzy C mean clustering)
Kmeans
- python实现的k-means聚类算法(k-means clustering algorithm implemented by python)
模糊c均值聚类算法
- 模糊c均值聚类算法的实现,还有相对的测试数据集(Fuzzy C-Means clustering algorithm)
聚类分析
- 聚类分析算法 k均值算法 对地图上的点进行聚类事例(Clustering analysis algorithm k mean algorithm for clustering of points on maps)
matlab编写的EM聚类算法
- em聚类算法,比较基础的算法,可自行改进(em clustering algorithm, more basic algorithm, self-improvement)
kjunzhijulei
- 说明K均值聚类算法的流程,并用matlab实现K均值聚类功能(Using MATLAB to implement function of K-means clustering)
K-means
- 一种聚类算法:K-means聚类,实测绝对没有问题(A clustering algorithm: K-means clustering, no problem is absolutely no problem)
DensityClust [Matlab 1.2]
- 采用密度的聚类算法,,聚类程序有两个,采用不同的K值进行计算(Using the density clustering algorithm, there are two clustering programs, which are calculated with different K values.)
cluster-science2014-master
- 简单的聚类算法论文以及相关代码。。。。。。。。(A simple example of cluster)
语音聚类示例
- 实验示例是基于语音中的mfcc,语音倒谱特征来进行聚类,先利用训练样本来计算训练样本聚类中心(用到了lbg算法),之后再进行分类。 注意:使用代码时需要自己更改文件路径。(This example is based on the MFCC in speech and the feature of speech Cepstrum to cluster. First, the training sample is used to calculate the training sample clus
基于FCM聚类分析的交通判别算法研究
- 采用了欧氏距离和模糊算法两种方式进行了FCM聚类分析,利用FCM聚类分析解决了交通状况的判别算法,文件里面还有相关文献!(Using Euclidean distance and fuzzy algorithm, FCM clustering analysis is used to solve the traffic situation.)
Cluster
- 常用聚类算法,包括k-means,k_mediods等(clustering algorithm)
FCM+KFCM模糊C均值聚类分析算法
- FCM+KFCM聚类分析两种方法的比较,有聚类效果图(FCM+KFCM cluster analysis of the two methods of comparison, there is a clustering effect map.)
Clustering-master
- 一个基础的聚类算法,带数据集,适合初步研究聚类算法的人学习。(A basic clustering algorithm, with data sets, is suitable for the preliminary study of clustering algorithm for human learning.)
Kmeans_java
- 使用Java语言实现了简单的K-Means聚类算法(A simple K-Means clustering algorithm is implemented in Java language.)
基于 K-means 聚类算法的图像区域分割
- 本程序使用matlab软件,实现了基于K-means聚类算法的图像分割。(Image split based on K-means was done by using Matlab.)
dbscan
- 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。(Classical clustering algorithm)