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关系数据重复记录生成
- 实现了关系数据库的重复记录生成。使用Java语言实现。由于原始数据库采用csv格式，所以借用csv工具包。界面简洁。功能如下：从csv文件导入原始数据，按一定比例生成重复记录，然后按一定规则将重复记录改为相似记录，再将所有记录混排，最后进行数据的聚类操作。
数据挖掘c++代码
- 包括关联 聚类 神经网络 遗传算法
MATLAB(M)
- 智能控制理论算法实现：层次聚类，hopfield网络和遗传传算法优化三个源代码文件-Intelligent control theory algorithms: hierarchical clustering, hopfield network and genetic algorithm optimization three source codes
yewu1
- 数据挖掘聚类算法研究 -Data Mining Clustering Algorithm
ant
- 蚁群聚类算法，较好的实现了带聚类数据的聚类，已知了聚类数目。-ant conoly clustering
K-means
- 均值为K的聚类算法，是一种对聚类数据进行的最简单的算法，广泛应用在各种场合中。-K mean clustering algorithm for clustering data is the most simple algorithm, widely used in various occasions.
面向高维数据的子空间聚类算法研究
- 面向高维数据的子空间聚类算法研究，包括所有的硬子空间，软子空间等聚类算法，也包括一些新提出的子空间聚类算法及其伪代码和实验分析。(The research of subspace clustering algorithms for high-dimensional data includes all the hard subspace, soft subspace and other clustering algorithms. It also includes some newly propo
《MATLAB统计分析与应用》程序与数据
- 数据的导入导出，将数据写入到txt，从TXT读取数据；数据预处理，归一化处理；聚类分析，K均值聚类等(Import and export data, write data to TXT, read data from TXT, data preprocessing, normalization processing, clustering analysis, K clustering, etc.)
AP聚类算法和案例
- ap聚类算法实现三维数据点的分类，demo为案例(AP clustering algorithm realizes the classification of data points, demo as a case.)
K均值聚类
- K均值聚类算法-对数据进行聚类分析，适合数据处理(k means clustering algorithm)
第9章 聚类分析
- 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。(Clustering analysis refers to the process of grouping a collection of physical
多维GMM聚类
- 该命令实现的是多维情况下的三维数据GMM聚类，该算法的缺点是使用matlab 对于大数据有计算机内存的要求。(This command implements GMM clustering of three-dimensional data in multi-dimensional situation. The disadvantage of this algorithm is that it requires computer memory for large data using matlab
模糊聚类R代码
- 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。(Fuzzy c-means clustering algorithm or FCM. Among many fuzzy clustering algorithms, the Fuzzy C-Means algori
数据集
- 本文件为常见聚类算法测试数据集 ，UCI上常用的聚类算法数据集(This document is a common clustering algorithm test data set.)
模糊聚类分析法（python)
- 运用python进行模糊聚类分析步骤如下：建立数据矩阵；数据标准化；建立模糊相似矩阵；改造相似关系为等价关系；确定分类数(The steps of Python fuzzy clustering analysis are as follows: establishing data matrix; standardizing data; establishing fuzzy similarity matrix; transforming similarity relation into equiv
数据挖掘中聚类算法研究进展_周涛
- 聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一，对聚类准则进行了总结，对五类传统的聚类算法的研究 现状和进展进行了较为全面的总结，就一些新的聚类算法进行了梳理，根据样本归属关系、样本数据预处理、 样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近 20多个新算 法，如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚 类等，分别进行了详细的概括。(Clustering analysis is one of the impor
K-means聚类
- 应用K-means聚类算法，实现对iris数据集的分类(Using K-means clustering algorithm to realize the Classification of iris dataset)
聚类分析matlab程序
- 基于一组数据的聚类分析的应用，聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。(Application of cluster analysis based on a group of data)
聚类神经网络
- 聚类 神经网络例程，提供数据样本，且说明清晰(Clustering neural network routine)
k均值聚类
- 通过比较自编MATLAB 的k-means 算法程序和SPSS 中自带的k-means聚类工具，对两个数据集聚类，并分析了聚类结果。(By comparing the k-means algorithm program of self-compiled MATLAB with the K-means clustering tool of SPSS, two data sets are clustered and the clustering results are analyzed.)