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支持向量聚类的保存结果的源程序很小 不大-support vector clustering results of the program to preserve small little
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这个是支持向量聚类机用matlab编译的主程序和部分子程序-this is clustering support vector machine Matlab Compiler part of the main program and subprogram
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简易数据挖掘工具，集成支持向量机、聚类等常见算法-simple data mining tools, integrated support vector machine, such as common clustering algorithm
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SVC(Support Vector Clustering)ToolBox，支持向量聚类所需要数据文件，ring，作者为 daewon l-dataset for SVC(Support Vector Clustering)ToolBox，ring，prosed by daewon lee
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这个是支持向量聚类机用matlab编译的例子程序-Demo_SVC_,需要配置文件svc_toolbox-this is clustering support vector machine ，demo_SVC_ for SVC,svc_toolbox needed,by daewonlee
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利用人工智能算法对数据进行训练，然后模式分类，里面包含支持向向量机，聚类，BP网络等许多优秀的算法.
-Use of artificial intelligence algorithm to training data, and pattern classification, which contains support vector machines, clustering, BP network a lot of good algorithm
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这个是支持向量聚类机用matlab编译的例子程序-Demo_SVC_,需要配置文件svc_toolbox-this is clustering support vector machine ，demo_SVC_ for SVC,svc_toolbox needed,by daewonlee
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用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，matlab开发工具箱中的支持向量机，具有丰富的参数选项。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, matlab development toolbox support vector machine, It has a wealth of parameter options.
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用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，matlab开发工具箱中的支持向量机，用于时频分析算法。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, matlab development toolbox support vector machine, For time-frequency analysis algorithm.
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支持向量增长聚类方法 Support vector growth clustering methods-Growth in Support vector clustering method Support vector growth clustering methods
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支持向量增长聚类方法 Support vector growth clustering methods(Growth in Support vector clustering method Support vector growth clustering methods)
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SOM-SVM模型是利用SOM的聚类特点，将含有相同特征的输入样本聚集在一起，并把离聚类中心较远的输入样本舍去。经过20%的样本压缩后，将含有代表性的小样本再送入SVM进行训练。本文的样本集通过实验平台采集，验证了基于支持向量机的频谱感知方法在实际数据测试条件下也能取得很好的感知性能。仿真结果表明，SOM-SVM模型在低信噪比下，频谱检测率接近100%，检测错误率也得到了很好的改善。(The SOM-SVM model is based on clustering characteristics
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支持向量聚类demo,l利用matlab实现支持向量聚类，代码简单(Support vector clustering)
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数据挖掘算法R语言实现，包括聚类、判别、集成学习、随机森林、神经网络、支持向量机等算法。(Data mining algorithm R language implementation, including clustering, discrimination, ensemble learning, random forest, neural network, support vector machines and other algorithms.)
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