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stprtool&svm
- stprtool的svm工具箱。文件夹中有使用说明和路径设置方法，并有例程实现了svm的多类分类。-stprtool svm the toolbox. File folders are used notes and routing methods and routines have achieved svm many categories of classification.
FI565
- 内附两个源代码，其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，所以一并附上。 ~..~因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。 -containing 2 source code,
聚类K-Medoids算法
- 聚类K-Medoids算法。文件里面包含了详细的程序说明和示例。-K-Medoids clustering algorithm.The file contains a detailed descr iption of the procedures and examples.
famousz-misc
- k-means及Isodata 聚类算法的实现，用c++代码实现，输入数据为Iris，输出分类类结果。 包含Iris数据及所有头文件和.cpp文件。-Isodata k-means clustering algorithm and implementation, using c++ code implement,. the input data is the Iris, the output classification class results. contains Iris d
ISODATA
- ISODATA算法实现。通过该算法对平面内产生的点进行聚类。编译运行，在程序客户区双击左键，按照参数设置对话框的说明设置参数，选择“产生模式”或“参数设置”，可产生模式或对已产生的模式进行聚类。-The realization of ISODATA algorithm.Generate and run the .exe file, set the parameters according the dialog,you can get the result!
KMEANS
- k-means C++ 源代码， 修正原来的错误， 增加的新功能 1、用vector实现其存储 2、直接在程序中读取数据集 3、结果可以保存到文件中 4、用户可以输入聚类个数 5、初始聚类中心随机选择(代码自动随机)-k-means C++ source code, fixes the original error, the increase in new features 1, 2, with the vector to achieve its store dire
bpshenjing
- 人工神经网络BP算法 1、动态改变学习速率 2、加入动量项 3、运用了Matcom4.5的矩阵运算库（可免费下载,头文件matlib.h)， 方便矩阵运算,当然，也可自己写矩阵类 4、可暂停运算 5、可将网络以文件的形式保存、恢复 -Artificial neural network BP algorithm 1, the dynamic change learning rate 2, adding momentum item 3, the use of matrix
fuzzycm
- 运用matlab的模糊聚类文件，运用模糊聚类分析方法，聚类涉及事物之间的模糊界限-Matlab file using fuzzy clustering using fuzzy cluster analysis, clustering involves the fuzzy boundaries between things
antprocess
- 对n个城市进行蚁群过聚类算法，matlab实例，过程序文件，QACS蚁群算法-Group through the process of clustering algorithm matlab program file
kmeans
- 数据挖掘Kmeans算法C/C++语言实现。 提供接口让使用者可以指定输入输出文件、聚类结果中类别个数、中心点计算方式、初始化方法。-Kmeans,data mining algorithms,C/C++language. Provides the interface so that users can specify the input and output file, type in the number of clustering results, the center of ca
Kmeans
- Kmeans聚类算法的matlab实现，测试用例使用的是身高和体重（放到.txt文件，从该文件中读取数据），根据身高体重划分为男女两类（上传文件中的sample即为测试例）-Kmeans clustering algorithm matlab implementation, test cases using height and weight (put. Txt file, read from the file data), classified according to height and
systerm_cluster
- 系统聚类算法的matlab实现，测试用例使用的是身高和体重（放到.txt文件，从该文件中读取数据），根据身高体重划分为男女两类（上传文件中的sample即为测试例）-Hierarchical clustering algorithm matlab implementation, test cases using height and weight (put. Txt file, read from the file data), classified according to height an
stopword-list
- 在文本进行分类聚类之前，必须对文本进行预处理。预处理的第一步是分词，这中间需要去除停用词。这个文件就是停用词列表-Must preprocess the text before the text classification clustering. The first step in preprocessing is the word, the middle need to remove the stop words. This file is the stop word list
K-means
- 模式识别中聚类分析经典算法，K-均值算法，C语言编写，可以读入文件，处理任意维数和任意个数的特征向量，附有测试数据。-The classic pattern recognition, cluster analysis algorithm, the K-means algorithm, written in C language, can read the file, handle any number of dimensions and any number of feature vectors
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
k-means---matlab
- matlab写的一个简单的k-means聚类算法，通过导入data.txt文件，再利用k-means讲结果呈现在界面上-matlab write a simple k-means clustering algorithm, by importing the data.txt file, and then use k-means results are presented in the interface stresses
FCM-Overfitting--Subtractive
- 此文件包含三个文件，分别是模糊均值聚类算法，过拟合和减法聚类。-This file contains three documents, namely fuzzy means clustering algorithm, over-fitting and subtraction clustering.
Neural.network.character.recognition
- 本目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。-Catalog include: documentation and two source co
k-means
- 实现k-means聚类算法，里面有数据可以作为测试(This file is use to achieve k-means clustering algorithm.There are data can be used as a test.)