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分级聚类算法的C++实现代码分级聚类算法的C++实现代码-Hierarchical clustering algorithm C++ implementation code of hierarchical clustering algorithm C++ implementation code
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K-均值聚类算法 vc++图形演示程序-K-means clustering algorithm c++ demo program
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K-means K聚类算法的C++语言实现，里面附有使用文档和实例，在VS2005上实现的-K-means K clustering algorithm C++ language, which accompanied with documentation and examples implemented on the VS2005
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C++中的ISODATA算法示例，ISODATA算法是一种基于统计模式识别、经典的动态聚类算法，有较强的实用性。ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。 -C++ examples of ISODATA algorithm, ISODATA algorithm is based on statistical pattern recognition, a classic of the dynami
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c语言编写的 C均值 聚类算法源程序，速度很快-c language source code of the C-means clustering algorithm, very fast
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使用C语言实现的一些简单模式识别聚类算法，用于简单的二维坐标系点的聚类。有最短距离算法、K均值算法、近邻算法、fcm算法、最大最小距离算法。-Using the C language implementation of some simple pattern recognition clustering algorithm for a simple two-dimensional coordinate system point of clustering. Has the shortest di
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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分-FCM algorithm is a clustering algorithm based on division, and its thinking that it is making is divided into the same cluster of the bigge
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蚁群聚类算法及其源码 一个老外用c++编的-Ant colony clustering algorithm
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本算法在vc++6.0中进行实验。分别就分解聚类和C-均值聚类两种方法在IRIS数据集上进行操作。分类前先将数据集中的样本顺序打乱形成混合数据。分解聚类中，采用前100个样本用对分法编制程序将数据分为两类。C-均值聚类采用全部的150个样本，将类别参数K设为3，将数据分为三类。-The algorithm in vc++6.0 in the experiment. Separate cluster and decomposition of two C-means clustering metho
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K-Means 聚类算法，C#版，不适合大量数据，适合初学者-K-Means clustering algorithm, C# version, not suitable for large amounts of data, suitable for beginners
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Document clustering algorithm written in c
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vector quantizationclusterdemo.m - clustering algorithm demonstration program mfiles used: datagen.m clear all clf generate some data using datagen.m, kmeansf.m Nvec: (1xclass) # data in each of the c gaussian distr. mean_var:
3 x class: mean (1s
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vector quantizationclusterdemo.m - clustering algorithm demonstration program mfiles used: datagen.m clear all clf generate some data using datagen.m, kmeansf.m Nvec: (1xclass) # data in each of the c gaussian distr. mean_var:
3 x class: mean (1s
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模糊C均值聚类算法实现数据挖掘的matlab源代码-Fuzzy C-Means clustering algorithm for data mining matlab source code
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运用遗传优化算法优化模糊C均值聚类，通过全局自适应寻优，寻找出更为精确的模糊聚类中心-Using genetic optimization algorithm to optimize the fuzzy C-means clustering, global adaptive optimization to find a more precise fuzzy clustering center
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模糊C均值聚类算法，在C均值的基础上加入隶属度。-Fuzzy C-means clustering algorithm, on the basis of the C mean join the membership.
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dbscan聚类算法的c++实现，采用的是文件存储方法。-dbscan c++ clustering algorithm to achieve, using the file storage methods.
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该算法引入遗传算法对模糊c均值算法进行改进，并在iris数据集中进行实验验证，得到很高的正确率。-The algorithm genetic algorithm fuzzy c-means algorithm is improved, and focus on experiments in the iris data to obtain a high accuracy.
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模式识别中的c聚类算法，用来对不同类别的混合数据进行合理的分类。(Pattern recognition in the C clustering algorithm, used for different categories of mixed data for reasonable classification.)
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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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