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搜索资源 - document clustering
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利用聚类算法分割图像，将维对分法只可将图像分为2部分，可以作为二值化的代码,K-均值法可将图像分为任意多部分。程序直接采用R、G、B三色作为特征参数，聚类中心为随机值，当然也可以采用其他参数，程序编译为EXE文件后速度还可以接受，但尚有改进的余地，那位高手有空修改的话，请给我也发份代码。-clustering algorithm using image segmentation, Victoria right method can only image is divided into two p
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模式识别中的聚类k均值算法用C++ builder编码实现是cpp文件-pattern recognition of k-means clustering algorithm coded in C builder realization of the document cpp
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用Ｃ＋＋实现的聚类，随机数在文档中给出，通过递归调用的方式实现-with C + + realization of the clustering, random number in the document presented by the recursive call in a way
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Information Retrieval (IR) is the discipline that deals with retrieval of unstructured
data, especially textual documents, in response to a query or topic statement, which
mayitselfbeunstructured,e.g.,asentenceorevenanotherdocument,orwhichmay
be s
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k-中心聚类算法的matlab实现。直接读取文档数据，没有维限制。,k-Medoids clustering algorithm matlab implementation. Document data read directly, there is no dimension restrictions.
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改文件是用C++来实现kmeans的算法，学过模式识别的人都知道这个算法的，是用来实现数据的聚类-Is used to document C++ to achieve kmeans algorithms, pattern recognition to learn the people know this algorithm is used for data clustering
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Document about fuzzy clustering method
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在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：【标准数字聚类】、【手画图形聚类】、【位图文件分析聚类】。
(1) 标准数字
在工具条中按下【标准数字聚类】按钮后，选择工具条上提供的各种标准数字。在左视图就会得到多个标准数字。
每行中存放的标准数字个数与blank.bmp文件大小有关，读者可以自行修改该文件的大小，应注意该文件应该是n×n的，比如500×500 。
(2)手写数字
在工具条中按下【手画图形聚类】按钮后，拖动鼠标左键画各种数字或图形，注意每一个物体要连通。
(3
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Information retrieval in document spaces using clustering
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this document is about clustering. many method that can do for clustering.
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该文件包含了一般的FCM聚类算法和改进的FCM聚类算法-The document contains a general FCM clustering algorithm and the improved FCM clustering algorithm
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基于关键词的Web文档自动分类算法研究,文档关键词，语义相似度，聚类算法，知网，拓扑网络图，中文分词-Keyword-based Web Document Classification Algorithm, document keywords, semantic similarity, clustering algorithm, HowNet, topological network diagrams, Chinese word segmentation
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FUZZU C MEANS IMPLEMENTING IN CLUSTERING DOCUMENT
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关于自然语言处理、机器学习的一个开源软件。-MALLET is an integrated collection of Java code useful for statistical natural language processing, document classification, clustering, information extraction, and other machine learning applications to text.
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实现了k-means极其改良算法，提高了聚类的精度。内附详细文字说明及源代码，配有图形界面演示。-The implementation of k-means algorithm and its plus.Improve the accuration of clustering.The document and source are both added.
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k-means均值聚类分析代码可以实现二维文件的读入，以及文件的输出，还可以根据需要选择聚类中心数-k-means clustering analysis of two-dimensional code can read the file, and document output, but also can select the number of cluster centers
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流形学习，局部线性嵌入式算法(LLE)，一种智能的算法去推测捕捉高维空间中所包含的低维特征。与适合于局部维数约减的聚类算法不同，LLE算法在单一的低维的全域坐标系统中表征采样空间，然而它并没有优化最小局域。通过对线性重构的局域对称的研究应用，LLE能够描述非线性流形的全局结构，例如那些人脸的数据集或者文本文档集-Manifold learning, embedded local linear algorithm (LLE), an intelligent algorithm to predict
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This document contais a resume of hierachical and partitionig methods of clustering.
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DOCUMENT OF clustering
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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
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