搜索资源列表
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- 一种高效的聚类算法给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下:-An Efficient Algorithm for the cluster must be the object of N and N * N distance matrix (or similarity matrix), the hierarchical clustering method the basic steps (see
treeshiqw
- 目前的搜索引擎产生的搜索结果过于庞大和杂乱，用户难以从大量的结果集中快速找到自己感兴趣的信息。 为了便于用户浏览，利用文档聚类算法将搜索结果自动聚类，形成一个类似文件夹的层次结构是一种好的方法。 传统的文档聚类算法，所产生的聚类结果簇没有可读性，不适于直接应用于网页的聚类。
AGNESHierarchicalDataMining
- 层次AGNES聚类挖掘，本程序用MFC强力打造经典算法，程序附有要处理的数据集，程序源代码有很详细的注释，功能基本实现，但是也有部分BUG，望广大用户斧正 。-AGNES clustering Hierarchical mining, the program uses MFC to create a strong classical algorithm, the program to deal with data sets, the program source code with very d
Hierarchical
- 用vs实现的层次聚类分析，是基于距离的算法，-Achieved with vs hierarchical clustering analysis algorithm based on distance,
agnes
- 此源程序为层次聚类中AGNES聚类法算法部分，测试数据须自己输入，测试前最好先看下源码 测试数据只有2个属性，可根据自己需求修改数据结构体属性个数，与对象间欧式距离计算函数 本源码若算法复杂度有可改进的地方或有BUG请高手指出，计算500条以上的数据时须耐心等待结果 -The source code for the hierarchical clustering algorithm in part AGNES clustering method, the test data requ
cchaameleoonh
- 变色龙层次聚类算法，运运用动态模型的层次聚类算法 -Chameleon hierarchical clustering algorithm, transported using dynamic model of the hierarchical clustering algorithm
AgenesCluster
- 层次聚类，经典算法agenescluster-Hierarchical clustering, the classical algorithm agenescluster
cengci_bingxing
- 一种层次聚类算法的并行改进，采用MPI编程，对三角矩阵的求解实现并行-A hierarchical clustering algorithm to improve parallelism, using MPI programming, parallel solving triangular matrix
DBSCAN
- DBSCAN是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类-DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
density-based-clustering
- 基于密度的聚类算法是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类-density based clustering
DBC-for-big-data
- 基于密度的聚类算法是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类-density based clustering is a basic clustering algorithm in big data.
matlab
- 聚类基本算法代码，包含层次聚类，简单聚类，c均值，KNN等-Clustering basic algorithm code, including hierarchical clustering, a simple cluster, c mean, KNN, etc.
cengcijulei
- 关于聚类算法 层次聚类的一些说明和简单的例程实现-About clustering algorithm- some explanations and simple routines to achieve hierarchical clustering
clustering
- 一种基于最短距离的层次聚类算法，matlab编写-a clustering algorithm based on shortest distance
cure
- 层次聚类算法中的Cure算法，可以用于识别非球形的簇，解决了偏好球形和相似大小的问题，在处理孤立点上也更加健壮-Hierarchical clustering algorithm of Cure algorithm can be used to identify non-spherical cluster, the preferred solution is similar to spherical and the size of the problem, in dealing with iso
Hierarchical-clustering
- 里面有层次聚类，k-means和gmm聚类算法-Hierarchical clustering
Clustering
- 1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。 2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。 任务2（必做）： 使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。 任务3（全做）： 1) 参考数据文