搜索资源列表
userClustering1021
- 使用k均值对用户进行聚类，有很强的实用性。-Using k-means clustering, and practicality.
sourcearesult
- 用JAVA实现k-means算法，其中聚类方法使用余弦相似度-Using JAVA k-means algorithm, clustering method using the cosine similarity
K-means
- kmeans算法， K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果-kmeans algorithm, K-means algorithm is the most classic divide-based clustering method is one of the top ten classical data mi
javaSwingweb
- javaSwing实现的web文档聚类方法研究，不同权值与精度，直接输入新闻网址，可以自动解析并聚类web文档-web document clustering method implemented by javaSwing different weights with precision directly enter a news website, you can automatically parse and clustering web documents
src
- 栅格图的读取，变色龙算法聚类，聚类后图像的输出-The raster map reading, Chameleon algorithm for clustering, clustering image output
KDTree2Kmeans
- 基于kdtree的kmeans聚类算法，在选择最近邻中心点时使用kdtree的检索功能，提高了检索效率，特别是当k较大时，效果明显提升-kmeans clustering algorithm based on kdtree，used in selecting the center point of the nearest neighbor the kdtree retrieval function, and improve the retrieval efficiency has improve
java实现Kmeans
- 机器学习中的聚类算法Kmeans用java实现，本资源提供完整详细代码，无bug，可运行。
SelfOrganizingMap
- 人工智能最为经典的算法之一，应用在数据聚类中，性能超强-One of the most classic algorithms artificial intelligence applications in data clustering, super performance
mahout-distribution-0.7-src
- 史上最新 最完整的 hadoop java 的图像聚类算法 。mahout-The history of the latest and most complete Hadoop java image clustering algorithm. mahout
DBSCAN_JAVA
- 聚类算法之DBScan(Java实现),以供此算法的初步认识！-Clustering algorithm DBSCAN (Java implementation), for an initial understanding of this algorithm!
Julei
- k平均聚类算法java Centroid.java Cluster.java DataPoint.java JCA.java-k-clustering algorithm
java_kmeans
- java实现kmeans算法，可以处理任意维度的向量。并将聚类结果写入文本。-The kmeans algorithm java, and can handle any dimension vector. And write text clustering results.
KMEANS
- 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。输出：满足方差最小标准的k个聚类。处理流程： （1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心. （2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） （4）循环（2）到（3）直到每个聚类不再发生变化为止-Input: number of clusters k, and n data object contains a
xjhxcp
- 车牌号识别，纯Java，K值聚类.可应用与Android平台下。-License plate number recognition, pure Java, K values clustering
JAVADIGGER
- DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。 第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
Kmeans
- 使用Java实现K-means（C均值）聚类算法-Using Java to achieve K-means (C mean) clustering algorithm
AGENES
- 使用Java实现AGNES聚类算法，内存要求较高，数值误设置过大-AGNES clustering algorithm using the Java implementation, high memory requirements, numerical error is set too large
cure_cluster
- java语言编写的Cure聚类算法，实现对数据点的聚类-java language Cure clustering algorithm to achieve the clustering of data points
DBSCAN_cluster
- java语言编写的 DBSCAN基于密度的聚类算法，可实现对数据点基于密度的聚类-java language DBSCAN density-based clustering algorithm can be realized on density-based clustering of data points
REDBSCAN_cluster
- 使用myeclipse打开 关于Redbscan的聚类算法，可以实现对数据点的聚类-Use myeclipse open about Redbscan clustering algorithms, data points can be achieved on clustering