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搜索资源 - data mining clustering
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weka源代码 最全最新的 数据挖掘用机器学习实现。包含聚类 分类 关联规则 离群点监测。java平台-weka most up-to-date source of data mining using machine learning to achieve. Clustering association rules classification contains outliers monitoring. java platform
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一种非常实用的C均值聚类算法，可以用于数据挖掘、图像分割等领域-A very useful C-means clustering algorithm can be used for data mining, image segmentation and other areas of
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最新的多目标聚类的JAVA程序 IEEE EC上的文章所需要的程序 十分推荐给大家-Multi-objecitve clustering code for data mining
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matlab 聚类分析及数据挖掘的一种算法-matlab Clustering Data Mining Algorithm
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开发环境：eclipse
WEKA是一个数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。 -Development environment: eclipse WEKA is a data mining work platform, a collection of a lot to take on the task of data mining machine learning algorithms,
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和同学一起写的层次聚类算法，数据挖掘的第3次大作业，有设计文档，有注释，下载即可运行。希望批评指正-And students to write with hierarchical clustering algorithms, data mining, the 3rd largest operations, with some design documents, with annotations, download to run. Want to criticize the correction
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a book for Survey of Clustering Data Mining Techniques
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这是关于数据挖掘技术中的聚类算法的一个源代码，用c++编的-tihs is about clustering algorithm of data mining field writing by c++
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基于K-Means动态聚类算法，应用于数据挖掘-Based on Dynamic K-Means clustering algorithm, used in data mining
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基于k均值、c均值等聚类算法，应用于数据挖掘-Based on the mean k, c means clustering algorithm, etc., used in data mining
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数据挖掘中聚类算法的研究，主要研究了DBSCSN算法，此为其源码-Clustering algorithm in data mining research, a major study DBSCSN algorithm, the source of its
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数据挖掘中聚类算法DBSCAN中部分程序finalpaint的C++实现-DBSCAN clustering algorithm in data mining process finalpaint some of the C++ Implementation
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这是用Java实现的概念树聚类的代码，是数据挖掘中的重要部分。-This is the realization of the concept of using Java code tree clustering is an important part of data mining.
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用C++实现k-mean聚类算法并进行初级的数据挖掘，-Using C++, k-mean clustering algorithm and a preliminary data mining,
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数据挖掘建模工具，轻易实现BP神经网络、RBF神经网络、灰色系统、决策树、决策表、贝叶斯、懒惰算法、支持向量机、K均值聚类、Apriori关联规则、HotSpot关联规则、回归分析、指数平滑、季节移动平均及组合等算法建模。-Data mining modeling tools, easy to achieve BP neural network, RBF neural network, gray system, decision tree, decision table, Bayesian, l
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数据挖掘的基本内容--有分类，聚类，预测等，还有算法介绍-Elements of data mining- a classification, clustering and prediction, as well as algorithms introduced
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本文章题目是《数据挖掘中的聚类算法综述》，很适合初学者！-The article entitled " Clustering Data Mining Algorithms" , it is suitable for beginners!
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数据挖掘的方法，包括聚类算法，多维数组分析和数据挖掘模型的设计和实现-Data mining methods, including clustering, multi-dimensional array of analysis and data mining models in the design and implementation
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基于FCM的数据聚类分析及Matlab 实现
戈国华, 肖海波, 张敏
( 江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 )
【摘要】: 聚类是数据挖掘中常用的数据分析技术。本文详细介绍了FCM聚类算法的理论和实现步骤。并用Matlab 演
示了FCM用于数据聚类。结果表明FCM算法是一种高效的数据聚类算法, 有很广泛的应用。-FCM clustering analysis based on the data and Matlab implementation Ge Guohua
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用双聚类的方法进行数据挖掘，能够从数据中得到相类似的数据，以待进一步利用这些数据-Double clustering methods for data mining, data can be obtained from similar data, pending further use of these data
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