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基于AP算法的2维数据点分类程序，程序完整，实验结果有图，清楚易懂。-AP-cluster based mathod for 2-D data classification.
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整理图像特征点提取和分类的程序（可以作为场景分类的前期工作），自己调试过能运行，特征点提取用的SIFT算法，使用K-means聚类算法，将得到的20个聚类中心写入txt文本中-Finishing the image feature point extraction and classification procedures (which can be as the preparatory work of the scene classification), their own debugging
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利用k-means算法进行聚类，K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。-Algorithm using k-means clustering, K-means algorithm Euclidean distance as a similarity measure, it is the pursuit of the vector V corresponding to a initial
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不错的GM_EM代码。用于聚类分析等方面。- GM_EM- fit a Gaussian mixture model to N points located in n-dimensional
space.
Note: This function requires the Statistical Toolbox and, if you wish to
plot (for k = 2), the function error_ellipse
Elem
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基于聚类分析的脑电信号数据处理，详细讲了脑电的基础知识然后讲了具体的脑电采集，然后是分类-EEG data processing based on cluster analysis, saying more about the basics of the EEG and then talk about specific EEG acquisition and classification
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在聚类分析中，K-均值聚类算法（k-means algorithm）是无监督分类中的一种基本方法，其也称为C-均值算法，其基本思想是：通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
-In cluster analysis, K-means clustering algorithm (k-means algorithm) is unsupervised classification is a basic method, which is also known as C
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用于遥感图像分类。其输入为几幅遥感图像，使用k-mean聚类方法对图像中的不同地形进行聚类分割--For remote sensing image classification. Their input for a number of remote sensing images, the use of k-mean clustering method to image the topography of the different cluster partition
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采用Kohonen网络对网络入侵行为进行聚类分析，并分类-Kohonen network using the network intrusion cluster analysis and classification
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由于K-means 聚类方法对遥感图像进行分类时，对训练样本的选取依赖性很大，容易陷入局部最优的陷阱的情况，本文提出利用模拟退化算法对K-means 的聚类进行优化以获得
全局最优解的分类新方案。并以多波段影像为例进行验证分析，结果表明该方法可行，收敛
结果优于K-means 聚类算法，分类精度相对传统的K-means 算法更高。-Because K-means clustering classification depend on the training sample selecti
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这是一个用于进行聚类分析的例子，基于MATLAB编制而成，用于对各种复杂的数据集进行分类处理。-This is an example for cluster analysis, compiled based on MATLAB is used for a variety of complex data sets for classification.
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基于半监督KPLS的概率聚类核，是用matlab编写的一个工具箱，可参考论文：Semisupervised nonlinear feature extraction for image classification和Semisupervised kernel orthonormalized partial least squares-Semisupervised KPLS with Probabilistic Cluster Kernel [SS-KPLS]
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一种基于半监督的svm的图像分类方法。该方法通过聚类核的方法利用无标记样本局部正则化训练核的表达式。这种方法通过图像直接学习一个自适应的核。该程序仿真的是文章：Semi-supervised Remote Sensing Image Classification with Cluster Kernels。大家可以参考下。-A semi-supervised SVM is presented for the classification of remote sensing images. The
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聚类分析 算法的Matlab实现，可以对多参数的数据实现简单方面的分类，从而更好地了解数据结构。-Matlab cluster analysis algorithm to achieve, you can multi-parameter data for the realization of a simple classification, in order to better understand the data structure.
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基于Hadoop的KNN分类算法，在MapReduce框架下编写，集群环境下调试成功。-KNN classification algorithm based on Hadoop, MapReduce framework under preparation, cluster environment debugging success.
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聚类小生境遗传分类算法Cluster niche genetic classification algorithm-Cluster niche genetic classification algorithm
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在matlab软件中，自己编程实现的一个分类算法，算法首先采用kmeans与fcm聚类分析方法进行采样，然后利用svm对选取得样本进行分类-In matlab software, own programming to achieve a classification algorithm, the algorithm first used fcm kmeans cluster analysis methods and sampling, and then use the elections to
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对现有数字调制方式识别类型有限的问题，提出一种基于星座图的分类算法。算法首先利用盲均衡技术克服信道的多径效应与系统问步误差，再对信号减法聚类，提取聚类中心与理想星座图模型进行匹配，从而实现MAsK、MPsK、MOAM等调制方式的识别。-Existing types of digital modulation recognition of limited problem, a classification algorithm based on the constellation. Firstly,
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示例数据聚类算法中分类中心的确定，聚类中心的确定直接影响聚类结果。-Sample data clustering algorithm to determine the classification and determine the cluster center directly affect the clustering results.
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(1)Bayes分类
已知N=9， =3，n=2，C=3,问x= 应属于哪一类？
(2)聚类
使用c－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析
(3)鉴别分析
在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。
用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验。-(1) Bayes classification
Known N = 9, = 3, n = 2, C = 3, x = should ask which cat
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数据聚类 (英语 : Cluster analysis) 是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离等。-Data Clustering (English: Cluster analysis) for a static data analysis techniqu
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