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搜索资源 - data mining clustering
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这是K均值聚类的程序，数据挖掘等课程都需要-This is a K-means clustering procedures, data mining courses
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k均值是一种简单有效的聚类方法 可用在图像处理和数据挖掘等方面-k-means is a simple and effective clustering method can be used in image processing and data mining
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用C语言实现的K均值聚类，用于数据挖掘数据间的聚类-K-means clustering C language for data mining data clustering
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数据挖掘kmeans图像聚类实验报告
用 VC 或 Java 实现 k-means 聚类算法， 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验） 提交实验报告与源代码。 -Data mining to achieve the k-means clustering algorithm the kmeans image clustering experiment report wit
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一种新的改进的聚类方法，在数据挖掘领域是个创新，值得学习-A new improved clustering method in the field of data mining is innovative, it is worth learning
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kmeans算法， K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。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-kmeans algorithm, K-means algorithm is the most classic divide-based clustering method is one of the top ten classical data mi
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In data mining, k-means clustering is a method of cluster analysis which aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean. This results in a partitioning of the data space into Vo
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Apriori 数据挖掘算法的C#实现
数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases,KDD) 是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识 , 是一种有效利用信息的新方法 , 目前已成为数据库领域的研究热点之一。 KDD 的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 , 这些知识是隐含的 , 事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有 : 分类、回归分析、聚类、关联分析等 [1][5] 。关联规则的提取主要针对大型
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数据挖掘中的ID3聚类算法，是比较经典的聚类算法之一。-ID3 clustering algorithm in data mining is one of the classic clustering algorithm.
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数据挖掘中的聚类算法，为k均值算法，算比较经典的算法-Clustering algorithm in data mining, considered a classic algorithm for k-means algorithm
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数据挖掘中的聚类算法，为朴素贝叶斯算法，算比较经典的算法-Clustering algorithm in data mining, Naive Bayes algorithm, considered classic algorithms
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数据挖掘中k均值划分聚类算法。输入对象的数据集矩阵和簇的数量，使用欧拉距离计算对象之间的相拟度-K-means partitioning clustering algorithm in data mining. Input object data sets matrix and the number of clusters, using euler distance calculation。
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数据挖掘算法 包括分类、聚类等等，文件中有详细的说明文件-Data mining algorithms, including classification, clustering, etc., the paper detailed the documentation
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数据挖掘中的K-均值聚类算法，java语言实现。
可直接编译运行-Data Mining K-means clustering algorithm, java language.
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DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，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。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。
第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
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k均值算法，数据挖掘里面比较基础的算法，实现类聚-k-means algorithm, which based on the comparison of data mining algorithms to achieve clustering
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聚类分析算法（K-means）。里面有三个类似相关算法。数据挖掘人工智能等-Clustering algorithm (K-means). There are three similar correlation algorithm. Data mining and artificial intelligence
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聚类分析算法（K-means）。里面有三个类似相关算法。数据挖掘人工智能等-Clustering algorithm (K-means). There are three similar correlation algorithm. Data mining and artificial intelligence
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模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对重要数据分析和建模的方法，建立了样本类属的不确定性描述，能比较客观地反映现实世界，它已经有效地应用在大规模数据分析、数据挖掘、矢量量化、图像分割、模式识别等领域，具有重要的理论与实际应用价值，随着应用的深入发展，模糊聚类算法的研究不断丰富-Unsupervised fuzzy clustering analysis as the main machine learning techniques is the use of fuzzy t
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数据挖掘K-means聚类算法的delphi实现-Data mining K-means clustering algorithm delphi realized
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