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clustBoost
- 聚类分析程序 k-means 编译环境 gcc/stl
Kmeans
- K-means算法，聚类分析中的一个重要的算法，用于分类
kmeans_em
- k means algorithms for clustering purpose
function_k_mean_clustering
- k-means聚类算法，并用遗传算法辅助实现聚类的实现。
newkmeans
- k-means算法，请大家参考，这是一个新的k-means源码
sambhare
- matlab编写的纹理图像分割 gussian滤波后k-means聚类 并将不同区域用线条表示出来 除m程序还包括测试图片、pdf文件、ppt文件、doc文档
mopsoGECCO.tar
- The last step in training phase is refinement of the clusters found above. Although DynamicClustering counters all the basic k-means disadvantages, setting the intra-cluster similarity r may require experimentation. Also, a cluster may have a
kmeans
- k-means源码(K均值聚类算法源码)
Clustering
- Determination of number of clusters in K-Means Clustering and Application in color image segmenta
KMEANS
- K-MEANS算法 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程： （1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2） 循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止 （3） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （4） 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）
k-means
- kmeans聚类算法c版本 应用于三维数据操作
Kmeans_EM_Delphi
- 这是一个关于k-means和E-M的比较文件,里面包括源代码和详细的试验报告
wawatextcluster
- 蛙蛙的中文文本聚类，主要采用k-means算法。wawa s text cluster using C#.
sjwl
- K-Means动态聚类算法源程序 基于vc程序的实现
clustering
- 将Weka数据挖掘工具所产生的K-MEANS和DBSCAN结果转化成MATLAB可输出三维图像的格式
SimpleMain
- K-means algorithm, written by visual c++ 6
KmeansImageSegmentation
- 基于Opencv实现的k-means聚类图像分割算法，可自定义聚类个数，根据像素点的位置和颜色进行聚类
k_means
- K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再
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- K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再
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- 实现数据挖掘的K-means算法 使用多次迭代从