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搜索资源 - hierarchical clustering
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变色龙层次聚类算法，利用动态模型的层次聚类算法-chameleon hierarchical clustering algorithm, using a dynamic model of hierarchical clustering algorithm
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层次聚类算法中的cure算法，它利用代表点来达到聚类目的-hierarchical clustering algorithm cure the algorithm, which uses representatives point to achieve clustering purpose
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一种高效的聚类算法给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下:-An Efficient Algorithm for the cluster must be the object of N and N * N distance matrix (or similarity matrix), the hierarchical clustering method the basic steps (see
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模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
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CURE算法实现 一种分层次的聚类算法 效果较好-CURE algorithm to achieve a hierarchical clustering algorithm better results
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java实现层次聚类,最远距离算法,具有良好的程序结构,具有通用性-java achieve hierarchical clustering, the most remote algorithm has a good program structure is universal
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java实现层次聚类最小距离算法,代码结构良好,具有复用性.-java achieve minimum distance hierarchical clustering algorithm, code structure and has a good reusability.
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A New Approach to Hierarchical Clustering
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变色龙一个利用动态模型的层次聚类算法-Chameleon:A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling
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数据挖掘中的聚合层次聚类算法，有完整的注释-Data Mining syndication hierarchical clustering algorithm, a complete Notes
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我自己编写的分层聚类算法，类内采用最大距离，类间采用最小距离实现-myself prepared by the Hierarchical clustering algorithm, the largest category within distance between categories of use to achieve minimum distance
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本文基于层次聚类的局限性，展开了描述，然后提出了解决办法。-Based on the hierarchical clustering limitations, launched a descr iption, and then the solutions.
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层次聚类算法 BIRCH 有关数据挖掘方面的,Hierarchical clustering algorithm BIRCH
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主要是数据挖掘中的文本挖掘算法及其分析，其中包括层次聚类，空间向量模型等，处理对象有对于网页的也有针对纯文本的。,Mainly in data mining and analysis of text mining algorithms, including hierarchical clustering, vector space model to deal with subjects of the pages are for plain text.
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聚类算法实验,采用两种不同类型的聚类算法:基于划分的聚类方法k-means和基于层次的聚类方法CURE，采用的数据集是：Iris Data Set，数据集中共包含150组数据信息。
材料中有详细的说明文档，具体介绍了算法实现的细节，很容易理解-Clustering algorithm experiment, using two different types of clustering algorithm: Partition-based clustering method k-means
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hierarchical clustering
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clustering in matlab
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包括层次聚类和密度聚类的效果对比，是机器学习入门的好东西(Including hierarchical clustering and density clustering effect contrast, is a good machine learning entry)
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自己做的一些层次聚类 有一些数据集 和一些仿真图 用的是信号熵特征进行聚类(Some of the hierarchical clustering done by myself, some data sets and some simulation maps are clustered by means of signal entropy features.)
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1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。
2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。
任务2（必做）：
使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。
任务3（全做）：
1) 参考数据文
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