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MyKmeans
- 实现聚类K均值算法: K均值算法:给定类的个数K,将n个对象分到K个类中去,使得类内对象之间的相似性最大,而类之间的相似性最小。 缺点:产生类的大小相差不会很大,对于脏数据很敏感。 改进的算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。步骤: 1,任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循环的: 2,将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则); 3,对于每个类(Oi)
medoids
- 一个完整的以类的形式的k-medoids算法-to a complete category in the form of k-medoids algorithm
cskmeans
- cskmeans 聚类算法的一种 1. 分裂法(partitioning methods):给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。而且这K个分组满足下列条件:(1) 每一个分组至少包含一个数据纪录;(2)每一个数据纪录属于且仅属于一个分组(注意:这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽);对于给定的K,算法首先给出一个初始的分组方法,以后通过反复迭代的方法改变分组,使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好,而所谓好的标准就是:同一
k_medoids
- 聚类算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。步骤: 1,任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循环的: 2,将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则); 3,对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,计算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了,下面就再转到2。 4,这样循环直到K个medoids固定下
kMedoids.rar k-中心聚类算法的matlab实现
- k-中心聚类算法的matlab实现。直接读取文档数据,没有维限制。,k-Medoids clustering algorithm matlab implementation. Document data read directly, there is no dimension restrictions.
dataMining.rar
- 数据挖掘的软件,集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法,software of data mining
k-medoids
- k-medoids实现网络社区聚类,含有使用说明书和算法原理-k-medoids clustering for network communities, containing instructions and algorithm theory
聚类K-Medoids算法
- 聚类K-Medoids算法。文件里面包含了详细的程序说明和示例。-K-Medoids clustering algorithm.The file contains a detailed descr iption of the procedures and examples.
K-Means
- K均值聚类算法 C++实现的K均值聚类算法。-K means clustering algorithm C++ Achieved K-means clustering algorithm.
K_Medoids
- K-medoids算法的实现,c++实现-K-medoids cluster algorithm
k-means_cl210447332008
- it is Also Kmeans Algorithm in java.
072282
- 提出了一种自动构造特定领域本体的方法,该方法应用术语抽取和多重聚类技术。在术语抽取阶段,通过术语在专业语料与背景语料中出现概率的对比,采用LLR公式对术语进行评分,取得了更好的抽取效果。在层级关系发现过程中,采用上下文共现信息结合HowNet中词语的语义相似度,进行术语间相似度度量,力求获得术语间最合理的相关状况。同时改进了k-medoids聚类算法,更准确地发现术语的层级关系,进而构造出特定领域的本体。-This paper presents an approach to mining dom
jpg2ppm
- 图片格式由jpg转换成ppm, K. MIKOLAJCZYK University of Oxford, OX1 3PJ, Oxford, United Kingdom-Jpg image format conversion to ppm, K. MIKOLAJCZYK University of Oxford, OX1 3PJ, Oxford, United Kingdom
newkqpso
- 对k-medoids与qpso结合的算法进行改进。选择调用qpso优化,降低运行时间,提高算法的执行效率。-Pairs of k-medoids algorithm combined with the qpso improvements. Select call qpso optimization, reducing operating time and improve the efficiency of the implementation of the algorithm.
K-medoids-with-the-analysis-
- 基于聚类的K中心点算法,附带说明文档,代码简单高效,很好的利用了矩阵的代数运算。数学思想较为高深,但通过仔细研读说明文档和动手操作,matlab数学分析能力可以得到有效的提高-K medoids clustering annotated document, the code is simple and efficient, good use of matrix algebra operations. Mathematical thinking is more profound, but by c
k-medoids
- 聚类算法中的k-medoids算法,和 k-means 肯定是非常相似的。事实也确实如此,k-medoids 可以算是 k-means 的一个变种。k-medoids 和 k-means 不一样的地方在于中心点的选取,在 k-medoids 算法中,我们将从当前 cluster 中选取这样一个点——它到其他所有(当前 cluster 中的)点的距离之和最小——作为中心点。-Clustering algorithm k-medoids algorithm, and k-means is certa
k-mean+k-medoids
- 机器学习中的两个基本算法,k-means 和k-medoids 通过学习英文课件,更好的理解算法内涵(Machine learning in the two basic algorithms, K-means and k-medoids through learning English courseware, better understanding of the algorithm connotation)
k-medoids
- k-medoids聚类算法对数据进行分类处理(k-medoids Clustering algorithm for data classification)
KM
- 基于k-medoids算法的改进算法,在第五代移动通信中D2D通信中的应用。(The improved algorithm based on k-medoids algorithm is applied to D2D communication in the fifth generation mobile communication.)