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聚类算法 dbscan
- 数据挖掘中的聚类算法程序演示参考 dbscan for C# -data mining algorithms procedures demonstration dbscan reference for C#
模糊c-均值算法是模糊聚类
- 模糊c-均值算法是模糊聚类中最常见、应用最广泛的分析方法之一．经典FCM算法理论和应用的研究已经相当成熟，Bezdek业已证明算法的收敛性［6］，许多软件提供了多种方便的FCM工具箱(如Matlab中FCM工具箱等)．但是传统FCM算法处理的是普通数据集，不能直接处理区间数，得到的聚类原型也不是区间数．针对区间数，一种直觉的方法是分别对左区间值和右区间值作FCM，并把得到的聚类原型分别作为区间型聚类原型的左右区间值，但这种方法已经被证明是行不通的［6］-fuzzy c-means cluster
kmeans_cluster聚类算法的实现
- 数据挖掘中k-means聚类算法的实现源代码-clustering algorithm source code in data mining
聚类分析程序
- 该文件是一组数据挖掘领域中，聚类分析的有关算法。-the document is a group of data mining areas, cluster analysis of the algorithm.
属性均值聚类二叉树及其在人脸识别中的应用
- 采用二叉树数据结构，属性均值聚类算法在图象识别中的应用。-using a binary tree data structure, attributes means clustering algorithm in image recognition applications.
一种用于非球形分布数据的新型聚类算法
- 聚类算法是基于距离的，但是大多采取单一的欧氏距离，不利于结果的发现。-clustering algorithm is based on the distance, but most of the adoption of a single Euclidean distance, is not conducive to the discovery of the results.
399 基于聚类分析的属性数据挖掘技术
- 数据库中的数据都有各种属性，目前算法很少涉及这部分，这是一个关于属性的聚类算法。-the data in the database have different attributes, the current algorithm is rarely associated with this part, it is an attribute of the clustering algorithm.
NTsys聚类软件说明
- 该软件广泛用于生物数据分析等，该文档可以帮助快速学习NTsys软件的基本聚类与图形显示功能
聚类算法研究
- 聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术。全面总结了数据挖掘中聚类算法的研究现状,分析比较了它们的性能差异和各自存在的优点及问题,并结合多媒体领域的应用需求指出了其今后的发展趋势。
模糊C-均值（FCM）聚类算法Matlab实现
- 模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。简单概述模糊聚类的概念，介绍模糊C-均值（FCM）算法，并在matlab软件上对该算法进行仿真，结果表明，该算法设计简单，应用范围广，但改算法仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需进一步研究
基于贝叶斯网络的半监督聚类集成模型
- 已有的聚类集算法基本上都是非监督聚类集成算法,这样不能利用已知信息,使得聚类集成的准确性、鲁棒性和稳定性降低.把半监督学习和聚类集成结合起来,设计半监督聚类集成模型来克服这些缺点.主要工作包括:第一,设计了基于贝叶斯网络的半监督聚类集成(semi-supervised cluster ensemble,简称SCE)模型,并对模型用变分法进行了推理求解;第二,在此基础上,给出了EM(expectation maximization)框架下的具体算法;第三,从UCI(University of Ca
k-means聚类算法
- 实现数据的聚类操作，代码简洁易用！
聚类分析
- 学习数据挖掘基础，以及人工智能的基础知识，主要是聚类(The basic knowledge of learning data mining and artificial intelligence is mainly clustering)
Kmeans
- 一个matlab的kmeans聚类算法代码，输入聚类数据和类簇数，输出分好类的数据(A matlab kmeans clustering algorithm code, input cluster data and cluster number, the output of the good class of data)
第9章 聚类分析
- 大数据挖掘，主要包括：数据的分类与聚类分析、智能算法、(Classification and cluster analysis of data)
python实现代码、测试数据集及结果
- 密度距离矩阵优化聚类算法python实现(Python implementation of density distance matrix optimization clustering algorithm)
chameleon-data.tar
- 人脸聚类常用数据集含有10*40张图片，pmg格式(The common dataset of face clustering contains 10*40 picture, PMG format)
irisdata
- 用于聚类的数据集。。。。。。。。。。。。。(Data sets for clustering)
dbscan
- 利用该程序可以实现大数据下的三维点云及二维数据的密度聚类，并对聚类后的结果进行准确提取(Using this program, the density clustering of three-dimensional point clouds and two-dimensional data can be realized, and the clustered results can be accurately extracted.)
DBSCAN
- 名称：DBSCAN经典聚类算法 功能：聚类数据集 类别：密度聚类算法(Name: DBSCAN Classic Clustering Algorithm Function: Clustering dataset Category: Density Clustering Algorithm)