搜索资源列表
-
0下载：
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
-
-
0下载：
Document clustering algorithm written in c
-
-
0下载：
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
-
-
0下载：
Document clustering arranges words in alphabetical order
-
-
3下载：
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
-
-
0下载：
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.
-
-
0下载：
Document summarizer approach for the text document to do clustering and then do summarization
-
-
0下载：
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.
-
-
0下载：
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.
-
-
0下载：
nsg2 thesis tcl scr ipt
-
-
0下载：
document of clustering and reusefactor
-
-
0下载：
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
-
