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KMEANS.rar
- 聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域，是一种数据划分或分组处理的 重要手段和方法。聚类无论在商务领域，还是在生物学、W七b文档分类、图像 处理等其他领域都得到了有效的应用。目前聚类算法大体上分为基于划分的方 法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法以及 模糊聚类。 ,erer
kmeans-plusPlus
- K-means++算法实现，加强了初始聚类点的选取（careful seeding）-K-means++ algorithm to enhance the selection of the initial clustering points (careful seeding)
fcm
- 一个关于FUZZY kmeans算法的matlab源程序 有带聚类分析结果-Kmeans algorithm on matlab source are the result of cluster analysis with
KMEANS
- C++版本的kmeans算法，可以实现任意维度，任意数量的聚类，输出信息非常完整。-C++ version of the kmeans algorithm can achieve any dimension, any number of clustering, the output information is complete.
KMEANS
- 对二维数组的最基础的K-means聚类算法的c++实现-Two-dimensional array of the most basic K-means clustering algorithm c++ to achieve
kmeans
- 人工智能、模式识别中经常要用到的K均值聚类算法，很有帮助-Artificial intelligence, pattern recognition are often used in K-means clustering algorithm, very helpful
KMEANS
- 基于c++的k-means聚类分析算法，实用性很强-Cluster analysis algorithm
FuzzyClusteringToolbox
- 四种聚类算法源代码及示例代码,本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。包括的内容有1. 聚类算法：Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 评估分类原型：程序可以在二维图像上绘制出聚类的结果 3. 验证：程序给每一个算法提供验证机制，每个聚类算法会统计Partition Coefficient (PC), Classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separatio
Kmeans
- k-means聚类算法在MATLAB的实现-k-means clustering algorithm in MATLAB implementation of
kmeans
- 用vc++写的聚类算法 用的机器学习网站的是数据集 经典的-kmeans
kmlocal-1.7.2
- C实现的kmeans聚类算法 根据输入数据，进行kmeans聚类 -C to achieve kmeans clustering algorithm based on the input data, kmeans clustering
KMEANS
- 基于K-Means动态聚类算法，应用于数据挖掘-Based on Dynamic K-Means clustering algorithm, used in data mining
KMeansBMPSeg
- 模式识别经典方法之一 K均值算法（KMeans）进行图像分割 有完善的图形界面 可以通过柱状图的形式动态展示聚类程序-One of the classical method of pattern recognition K means algorithm (KMeans) for image segmentation has improved graphical interface can be dynamically displayed in the form of histogram clu
Kmeans
- 很好的Kmeans算法实例，是一种十分重要的聚类算法，在数据分类中应用较广。-Good Kmeans algorithm instance, is a very important clustering algorithm, broader application in the data classification.
kmeans
- 机器学习均值聚类算法，使用VC编程实现对均值算法的实现和应用-Machine learning means clustering algorithm, using the VC programming algorithm on Implementation and Application of Mean
kmeans
- 聚类算法 k均值 该算法简单 容易看懂 是基本的算法-kmeans clustering
KMEANS
- C++实现的简单的k均值聚类算法。最基本的聚类算法。-Kmeans clustering algorithm using VC++. It is one of the most fundamental algorithms.
kmeans
- k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。-k-means algorithm takes parameters k and then advance the input data object is divided into n-k-clustering in order to make
KMeans
- K均值(K-Means)聚类算法，采用模板方式实现，支持不同类型样本数据。-K-Means cluster algorithm, using template to suport any data type.
kmeans
- 数据挖掘聚类算法中，K-means的matlab实现-Data mining clustering algorithm, K-means the matlab implementation