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som_antconc_results
- 聚类是对数据对象进行划分的一种过程，与分类不同的是，它所划分的类是未知的，这是一个“无指导的学习” 过程，本文件采用基于MATLAB GUI 编写了SOM的神经网络语料聚类分析-Corpus clustering of the SOM-based neural network analysis
Pattern-Recognition_MATLAB_1
- 线性分类器设计，1_k近邻法，剪辑法，ANN-BP神经网络法，聚类分析法，特征选择，特征提取等模式识别常用算法，内有matlab可运行实现，还有word文档的说明。对于学习，是做好的资料。-Commonly used algorithm for linear classifier design the 1_k nearest neighbor, clip, ANN-BP neural network method, cluster analysis, feature selection, fea
classification
- 有导师学习神经网络的分类，用于聚类分类，统计问题-Supervised learning neural network classification, for clustering classification, and statistical issues
LMLVVQzipV
- LVQ算法( Learning Vector Quantization，学习矢量量化网络)是一种一种基于模型（神经网络）的方法，本实验要实现的是对LVQQ改进的聚类方法——MLVQ（闫德勤等人提出）。该方法法克服了LVQ算法对初值敏感的问题与广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章) -LVQ algorithm (Learning Vector Quantization, learning vector quantization) is a based on the
Self-organizing_feature_map_model
- 自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。-Self-organizing maps model (Self-Organizing feature Map), that a neural n
matlab-data-mining
- 数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
data-and-case
- 数据挖掘多个算法及数据，包括关联规则，基本分析、聚类分析、决策树、神经网络、统计方法等-Data mining algorithms and data, including association rules, fundamental analysis, cluster analysis, decision trees, neural networks, statistical methods
fcmgrnn
- 广义神经网络的聚类算法，利用神经网络进行网络入侵聚类-Generalized neural network clustering algorithm, the use of neural networks for network intrusion clustering
RBF)
- RBF神经网络算法原理及应用，主要是采用聚类方法训练网络-The principle and application of RBF neural network algorithm, using clustering method to train the network
Seven_RBF_codes
- 七个RBF神经网络的源程序，包括聚类等多个功能演示-Seven RBF neural network source code, including clustering multiple functional demo
RBF_cluster
- RBF神经网络的聚类方法,用于函数逼近的整个原理程序-RBF neural network clustering method for function approximation principle
pattern
- 该文档是模式识别的原理、方法与应用。该文档包括模式判别、数据聚类、统计分类、神经网络等-failed to translate
PSO-Kohonen
- PSO小波模糊灰色Kohonen 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 -PSO & Kohonen ｍａｔｌａｂ
shujuwajuesuanfayuanma
- 多种算法，遗传，神经网络 ，聚类 ，apriori等-A variety of algorithms, genetic, neural networks, clustering, apriori
Desktop
- 基于径向基（rbf）神经网络的预测控制器设计中对神经网络进行聚类分析-Based on radial basis function (RBF) cluster analysis to the neural network forecast controller design of neural networks
FCM
- 结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对数据进行分类-Combined with fuzzy clustering and generalized regression neural network clustering algorithm for data classification
CPNnetwork
- 自己编写的CPN神经网络的算法matlab代码 实现成功聚类的CPN神经网络功能，有实验报告和matlab代码 直接运行即可-I have written CPN neural network algorithm matlab code CPN successful clustering neural network function, lab reports and matlab code can be run directly
SOMnetwork
- 自己编写的LVQ神经网络的算法matlab代码 实现成功分类聚类的LVQ神经网络功能，有实验报告和matlab代码 直接运行即可-I have written LVQ neural network algorithm matlab code to achieve a successful classification of LVQ neural network function, there are experimental reports and matlab code can be ru
Kohonen
- 用神经网络中的kohonen网络来做聚类-Using neural networks do kohonen network clustering
ISODATA
- 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类.rar-Although capable of clustering data clustering mining, but due to network intrusion feature data dimension of more and different types of data betwee