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文档聚类评估程序，计算查全率和查准率以、F值，C++编程实现-Document Clustering assessment procedures, calculation, recall and precision rate, the value of F, C Programming
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用Ｃ＋＋实现的聚类，随机数在文档中给出，通过递归调用的方式实现-with C + + realization of the clustering, random number in the document presented by the recursive call in a way
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此程序实现了如何在TXT或WORD文档中进行数据挖掘,在文本中提取有用信息-The realization of this procedure how to TXT or WORD document to carry out data mining, in the text to extract useful information
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Form1.cs是应用聚类算法DBSCAN (Density-Based Spatical Clustering of Application with Noise)的示例，可以通过两个参数EPS和MinPts调节聚类。
DBSCAN.cs是实现文件，聚类算法的进一步信息请参考“数据挖掘”或者相关书籍
聚类示例数据来自于sxdb.mdb，一个Access数据库-Form1.cs is the application of clustering algorithm DBSCAN (Dens
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a document of survery clustering algoritm datamining and segmentation
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Neural Network OCR.
There are many different approaches to optical character recognition problem. One of the most common and popular approaches is based on neural networks, which can be applied to different tasks, such as pattern recognition, time
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可以实现大批文档的聚类 代码实效性 有利于很长一篇文档的有效规整-Can achieve a large number of document clustering code effectiveness of a document is conducive to effective long regular
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基于WEKA平台的文本聚类研究与实现
文本聚类是文本挖掘领域的一个重要研究分支，是聚类方法在文本处理领域的应用。本文对基于空间向量模型的文本聚类过程做了较深入的讨论和总结，利用文本语料库，基于数据挖掘工具研究并实现了文本聚类的过程。本文首先给出了文本聚类的思想和过程，回顾了文本聚类领域的已有成果，列举了文本聚类领域在特征表示、特征提取等方面的基础研究工作。另外，本文回顾了现有的文本聚类算法，以及常用的文本聚类效果评价指标。在研究了已有成果的基础上，本文利用20 Newsgroup文本语料库，
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Document clustering algorithm written in c
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K-means聚类算法，用于文件、数据的聚类分析-K-means clustering algorithm for document clustering analysis of the data
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vsm矩阵构建以及同现矩阵概率计算，用于文本聚类等-The vsm matrix construction, and calculate the same probability of occurrence matrix for document clustering
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Document clustering arranges words in alphabetical order
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数据挖掘 （DBSCAN）密度聚类 ,包括聚类数据，文档描述，源代码-(DBSCAN) density clustering data mining, including data clustering, a document descr iption, the source code
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可实现对二维数据的聚类，一种基于多文档得图像合并技术，计算加权加速度。- Can realize the two-dimensional data clustering, Based on multi-document image obtained combining technique, Weighted acceleration.
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Document summarizer approach for the text document to do clustering and then do summarization
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可实现对二维数据的聚类，一种基于多文档得图像合并技术，采用波束成形技术的BER计算。- Can realize the two-dimensional data clustering, Based on multi-document image obtained combining technique, By applying the beam forming technology of BE.
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k-means和k-mediods的JAVA实现。直接读取文档数据，适用于二维数据。-k-means and k-Medoids clustering algorithm JAVA implementation. Document data read directly,suitable for two-dimensional data.
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nsg2 thesis tcl scr ipt
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document of clustering and reusefactor
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文本聚类(Text clustering)文档聚类主要是依据著名的聚类假设:同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。(Text clustering document clustering is based on the well-known clustering assum
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