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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
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A New Approach to Hierarchical Clustering
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我自己编写的分层聚类算法，类内采用最大距离，类间采用最小距离实现-myself prepared by the Hierarchical clustering algorithm, the largest category within distance between categories of use to achieve minimum distance
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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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数据挖掘经典的hierarchial clustering algorithm-Data Mining classical hierarchial clustering algorithm
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I ve developed a program which discribes HAC (Hierachical Agglomerative Clustering) algorithm.
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模式识别的两个重要的聚类算法。包括简单聚类算法和谱系聚类算法。C语言实现。-Pattern recognition are two important clustering algorithm. Including a simple clustering algorithm and hierarchical clustering algorithms. C language.
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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,
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有关层次聚类的源码，对于文本聚类有一定作用。-Hierarchical clustering，Text Clustering
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birch，一种针对大量数据的分层聚类算法，-birch, one for large amounts of data hierarchical clustering algorithm,
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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
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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
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Hierarchical clustering in C#
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层次聚类，经典算法agenescluster-Hierarchical clustering, the classical algorithm agenescluster
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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
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里面有层次聚类，k-means和gmm聚类算法-Hierarchical clustering
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hierarchical clustering
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clustering in matlab
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包括层次聚类和密度聚类的效果对比，是机器学习入门的好东西(Including hierarchical clustering and density clustering effect contrast, is a good machine learning entry)
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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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