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搜索资源 - cluster euclidean distance
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计算两个向量间的欧氏距离，初始化聚类中心,参数设定默认值
-two vector calculation of Euclidean distance, initialize the cluster center, parameter set default values
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MATLAB实现的聚类分析，距离计算使用欧式距离，然后采用下三角矩阵进行聚类。-MATLAB implementation of the cluster analysis, the distance calculated using the Euclidean distance, and then use a lower triangular matrix clustering.
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不使用欧式距离，而是采用相关性对数列进行聚类-Do not use Euclidean distance, instead of using the related series of cluster
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function in R software to calculate 36 clusterings of a data matrix (clusterings are in columns), using hierarchical average, cosine, centroid and single linkages, pam and neural gas and applying the Euclidean distance to the data.
Clusterings can
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通过欧几里德距离对三维空间内的数据点进行聚类：
从文件读入三列表示坐标的数据进行聚类。按项目总数和组数平均划分。首先计算两两之间的距离，选出最近的两个点，再按距离由小到大排序，找出距这两个点最近的若干个点。
除去这些点后对其余的点重复进行上述操作。-By Euclidean distance on three-dimensional space, clustering of data points: from the file read into the three coordinate
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我做的用Kmeans方法，分别采用欧式距离。夹角余弦，和度量函数的方法来表示两点的相似度-I do use Kmeans methods were used Euclidean distance. Angle cosine, and methods of measurement functions to represent the similarity of two
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Web文档聚类系统的设计与实现：数据挖掘；聚类分柝：文本挖掘；预处理；聚类组合；可
视化；欧氏距离-Web Document Clustering Design and Implementation: Data mining Clustering Hierarchical: text mining pretreatment cluster combinations visualization Euclidean distance
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义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数，从而将K一均值算法很好地应用于半
监督聚类问题。针对K一均值算法初始质心敏感的缺陷，用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间，迭代搜
索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集
上测试都得到了较好的聚类准确率。-Righteousness of a Euclidean distance and supervision of a mixture of new nearest n
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程序按照随即生成若干个点作为点坐标 ，根据欧式距离 进行聚类分析 ，图像处理对象是灰度值，这里是用随即生成的点做例子 展示，这个程序有界面！-Procedures in accordance with the randomly generated a number of points as the point coordinates, cluster analysis based on Euclidean distance, the image processing is the gray va
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利用k-means算法进行聚类，K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。-Algorithm using k-means clustering, K-means algorithm Euclidean distance as a similarity measure, it is the pursuit of the vector V corresponding to a initial
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k中心算法的基本过程是:首先为每个簇随意选择一个代表对象，剩余的对象根据其与每个代表对象的距离（此处距离不一定是欧氏距离，也可能是曼哈顿距离）分配给最近的代表对象所代表的簇；然后反复用非代表对象来代替代表对象，以优化聚类质量。聚类质量用一个代价函数来表示。当一个中心点被某个非中心点替代时，除了未被替换的中心点外，其余各点被重新分配。-The basic process k center algorithm is: First free to choose a delegate object fo
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匹配追踪和正交匹配追踪，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，FMCW调频连续波雷达的测距测角，基于欧几里得距离的聚类分析，验证可用，微分方程组数值解方法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，利用自然梯度算法。- Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit, Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, FMCW frequency modu
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包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，应用小区域方差对比，程序简单，与理论分析结果相比，Relief计算分类权重，基于分段非线性权重值的Pso算法，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，抑制载波型差分相位调制，基于欧几里得距离的聚类分析。- Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Application of small area variance comparison, simple pr
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信号处理中的旋转不变子空间法，采用累计贡献率的方法，基于欧几里得距离的聚类分析，matlab开发工具箱中的支持向量机，大学数值分析算法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，有小波分析的盲信号处理。- Signal Processing ESPRIT method, The method of cumulative contribution rate Clustering analysis based on Euclidean distance, matlab development too
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采用偏最小二乘法，相关分析过程的matlab方法，music高阶谱分析算法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，信号处理中的旋转不变子空间法，通过虚拟阵元进行DOA估计，基于欧几里得距离的聚类分析，一些自适应信号处理的算法。- Partial least squares method, Correlation analysis process matlab method, music higher order spectral analysis algorithm, Including A
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包含了阵列信号处理的常见算法，基于欧几里得距离的聚类分析，在matlab R2009b调试通过，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，利用自然梯度算法，包括数据分析、绘图等等。- Contains a common array signal processing algorithm, Clustering analysis based on Euclidean distance, In matlab R2009b debugging through, Including AHP, facto
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计算两个矩阵之间的欧氏距离，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，GPS和INS组合导航程序。- Calculation of the Euclidean distance between the two matrices, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, GPS and INS navigation program.
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包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，基于欧几里得距离的聚类分析，包括调制，解调，信噪比计算。- Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Clustering analysis based on Euclidean distance, Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculation.
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基于欧几里得距离的聚类分析，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。- Clustering analysis based on Euclidean distance, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, allan FOG output error variance analysis.
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对输入的数值进行聚类分析，分析阈值可自己设置，聚类方法可以分为欧氏距离和夹角余弦两种(The value of the input is analyzed by cluster analysis, and the threshold can be set by itself. The clustering method can be divided into two kinds: Euclidean distance and angle cosine.)
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