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基于c语言实现的聚类算法，运行与visual c++环境下，可以实现均值聚类。-c language based on the clustering algorithm, the operating environment with visual c, means clustering can be achieved.
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这是一个改进的快速实现模糊c-means聚类算法的程序-This is a rapidly improving the fuzzy c-means clustering algorithm procedures
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分级聚类算法的C++实现代码分级聚类算法的C++实现代码-Hierarchical clustering algorithm C++ implementation code of hierarchical clustering algorithm C++ implementation code
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K-均值聚类算法 vc++图形演示程序-K-means clustering algorithm c++ demo program
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K-means K聚类算法的C++语言实现，里面附有使用文档和实例，在VS2005上实现的-K-means K clustering algorithm C++ language, which accompanied with documentation and examples implemented on the VS2005
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数据挖掘算法源码，有聚类算法、分类算法、神经网络分类算法-Source of data mining algorithms, a clustering algorithm, sorting algorithm, neural network classification algorithm
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C均值算法的实现，他是聚类的常见的应用，适合于学习模糊数学的人学习，在VC6.0中运行并通过。-C-means algorithm, he is the common clustering applications, suitable for fuzzy mathematics learning to learn, in VC6.0 run and do pass.
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bellman ford algorithm implemented in C#.NET
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Fuzzy C-Mean Clustering algorithm implementation in c sharp
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C++中的ISODATA算法示例，ISODATA算法是一种基于统计模式识别、经典的动态聚类算法，有较强的实用性。ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。
-C++ examples of ISODATA algorithm, ISODATA algorithm is based on statistical pattern recognition, a classic of the dyn
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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分-FCM algorithm is a clustering algorithm based on division, and its thinking that it is making is divided into the same cluster of the bigge
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运用遗传优化算法优化模糊C均值聚类，通过全局自适应寻优，寻找出更为精确的模糊聚类中心-Using genetic optimization algorithm to optimize the fuzzy C-means clustering, global adaptive optimization to find a more precise fuzzy clustering center
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模糊C均值聚类算法，在C均值的基础上加入隶属度。-Fuzzy C-means clustering algorithm, on the basis of the C mean join the membership.
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dbscan聚类算法的c++实现，采用的是文件存储方法。-dbscan c++ clustering algorithm to achieve, using the file storage methods.
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该算法引入遗传算法对模糊c均值算法进行改进，并在iris数据集中进行实验验证，得到很高的正确率。-The algorithm genetic algorithm fuzzy c-means algorithm is improved, and focus on experiments in the iris data to obtain a high accuracy.
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模式识别中的c聚类算法，用来对不同类别的混合数据进行合理的分类。(Pattern recognition in the C clustering algorithm, used for different categories of mixed data for reasonable classification.)
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采用C#语言完成了Kmeans 聚类算法的聚类过程。(The clustering process of Kmeans clustering algorithm is completed by C# language.)
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最大最小聚类算法，C均值聚类算法，两种算法的具体实现。(Maximum and minimum clustering algorithm, C mean clustering algorithm)
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We will demonstrate a raster image segmentation process by developing a code in C# that implements k-means clustering algorithm adaptation to perform an image segmentation.
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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
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