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clusty.tar
- 聚类分析的文本组合 压缩文件用于聚类分析的数据处理-cluster analysis of the text composition compressed files for Cluster Analysis of Data Processing
wawatextcluster
- 蛙蛙的中文文本聚类，主要采用k-means算法。wawa s text cluster using C#.
textcluster
- 文本聚类算法源码，包含tf.idf计算的实现，采用java语言编写-text cluster algorithm, including the computation of tf.idf ,written by Java
knn
- k最邻近算法，经典的分类算法，绝对有帮助-k-nearest neighbour algorithm,it is a classical algorithm for text cluster
AP
- 最新AP聚类算法以及演示程序，算法内容参照affinity appropagation in science。-AP latest clustering algorithm as well as the demo program, algorithm reference content affinity appropagation in science.
automatic-classification-cluster
- 一、问题描述若要在n个城市之间建役通信网络，只福要架设n-1条级路即可．如何以最低的经济代价建设这个通信网，是一个网的最小生成树问题。二、基本要求 （1）利用克鲁斯卡尔算法求图的最小生成树。 （2）能实现教科书6.5节中定义的抽象数据类型MFSet.以此表示构造生成树过程中的连通分量。 (3 ) 以文本形式输出生成树中各条边以及他们的权值．三、需求分析 1、构造图结构。 2、利用克鲁斯卡尔算法求图的最小生成树。 3、完成生成树的输出。 -I. Descr iption of the proble
Discover
- 一个相对很完善的数据挖掘系统（少部分功能欠缺），不仅包括了按类Association（内含Apriori，C4.5，GrowTree）,Classification(ID3),Cluster划分常用的算法及个人优化后的算法。同时包含了多种数据源（MS Access，Excel，SQL Server，TEXT）的界面直接连接方式。界面方面更像一个专业的系统，采用了类VC浮动多框架界面，也可以作为界面编程的参考。这个工程的分数和其他小工具的分数一样，感觉亏大了:)-A relatively well
text_data_mining
- java编写的数据挖掘方面的代码，里面包含有文本分类，作者身份识别方面的java源码，本人亲自参与编写-java code about data mining；include：text cluster ，authorship identification，
ProgrammingPCollectivePIntelligence
- 本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过
vsm-and-cluster-kmeans
- 对文本聚类的向量空间模型机制VSM以及Kmeans等讲解比较详细，是研究文本聚类的好书籍-Clustering of text vector space model to explain the mechanism of VSM and Kmeans and other more detailed, study of text clustering is a good book
SC_demo
- 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
K-Means_Text_Cluster
- K-Means文本聚类python实现，文本聚类算法，人名排除歧义-Text Cluster by the algorithm of K-means(include texts)， discrimination of name ambiguity.
The-programming-collective-wisdom
- 《集体智慧编程》(programming collective intelligence building smart web 2.0 applications)以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数
hierarcial
- Performs hierarchical cluster based on an graph provided in a text file based on edge adjacency.
vsm
- 用TFIDF方式实现了特征向量空间的建立，将文本文件先进行特征词的准备 再生成特征向量的形式，为接下来的聚类做了准备。用Ｃ-The TFIDF way to achieve the establishment of the feature vector space, the preparation of the text file first feature words and then generate the form of feature vectors, and made prepara
AP-Cluster
- AP聚类算法的C++代码实现，其中数据是文本读入iris数据，P值选取欧式矩阵最小值。显示结果为聚类后结果-AP clustering algorithm C++ code, in which data is read into the text iris data, P values selected European matrix minimum. Showing results clustering results after
NativeBayes
- Hadoop文本分类算法研究，实现了hadoop集群来对文本进行分类，其中主要算法为朴素贝叶斯分类算法。-Hadoop text classification algorithm to achieve a Hadoop cluster for text classification, feature extraction, weight calculation
cluster
- python语言实现k-means算法和Fast Search And Find Of Density Peaks算法用于文本聚类，-python language implements k-means algorithm and Fast Search And Find Of Density Peaks for text clustering algorithm,
Edge-based-text-region-extraction-from-natural-im
- The basic steps of the edge-based text extraction algorithm are given below 1. Create a Gaussian pyramid by convolving the input image with a Gaussian kernel and successively down-sample each direction by half. (Levels: 4) 2. Create directiona
cluster-test-VO.2
- 基于C++语言，利用K均值及其改进方法实现短文本的聚类，其中利用最远距离法实现的聚类中心初始化-Based on the C++ language, the use of K-means clustering and improved methods to achieve short text clustering centers which use the law to achieve the most remote initialization