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fcm
- 采用模糊C均值对数据集完成聚类，并得到较好的结果-Using fuzzy C means clustering on the complete data set, and get better results
Cmeansclusteringmethods
- 本算法在vc++6.0中进行实验。分别就分解聚类和C-均值聚类两种方法在IRIS数据集上进行操作。分类前先将数据集中的样本顺序打乱形成混合数据。分解聚类中，采用前100个样本用对分法编制程序将数据分为两类。C-均值聚类采用全部的150个样本，将类别参数K设为3，将数据分为三类。-The algorithm in vc++6.0 in the experiment. Separate cluster and decomposition of two C-means clustering metho
wine
- 这两个程序实现对大数据集进行排序，然后根据排序后的结果对聚类参数的选择提供帮助。里边附带有红酒分类数据集。-These two procedures to achieve the sort of large data sets, and then sorted the results of the clustering parameter selection help. Inside with wine classification data sets.
kmeans
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验代码 用 VC 或 Java 实现 k-means 聚类算法， 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验） 提交实验报告与源代码。-VC or Java k-means clustering algorithm, were no longer change the number of iterations and the allocation
UCI
- UCI数据集，适用于聚类的.mat形式，都是一些经常用来的，方便使用-UCI datasets for .mat form clusters, are some frequently used and easy to use
Parallel-axis
- 平行坐标轴是可视化的一种传统方法，用于模式识别聚类等，数据是‘鸢尾花数据集’，有较好的分类效果。-Parallel to the axis is a traditional way to visualize, used for clustering and pattern recognition, data is the iris data set, have better classification effect.
ZPclustering
- 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the reprodu
biclust_1.2.0.tar
- 双向聚类R语言编码，供大家一起学习，内有数据集。-Bidirectional clustering R language coding for everyone to learn, with the data set.
hcmfcm
- 硬聚类和模糊聚类完整代码，只要把数据集导入即可运行-Hard clustering and fuzzy clustering complete code, as long as you import the data set it can operate
FCMClust
- 采用模糊C均值对数据集进行聚类的matlab代码-Matlab code for data clustering based on fuzzy c-means algorithm
wine
- wine数据集，用于聚类分析，关联分析，文本挖掘-wine data set for cluster analysis, correlation analysis, text mining
DBSCAN聚类算法
- 本程序代码完整，需要自己设置两个参数，就能完成对数据进行DBSCAN聚类，得出聚类的点的坐标，所在的集群，以及是否是噪声点。我用这个代码完成了对只有经纬度信息的坐标点的聚类，亲测有效(This program code integrity, you need to set their own two parameters, you can complete the data for DBSCAN clustering, clustering point of the coordinates, w
程序
- 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
moon_generator
- 可以生成半月形数据集，用于聚类算法的研究计算(Can generate half moon data set)
python实现代码、测试数据集及结果
- 密度距离矩阵优化聚类算法python实现(Python implementation of density distance matrix optimization clustering algorithm)
chameleon-data.tar
- 人脸聚类常用数据集含有10*40张图片，pmg格式(The common dataset of face clustering contains 10*40 picture, PMG format)
kmeans
- kmeans聚类代码，对给定数据集进行聚类处理(Clustering code to cluster a given data set)
household_power_consumption
- UCI家庭用电数据集（Individual household electric power consumption Data Set ），包括日期、时间、有功功率、无功功率、电压、电流、厨房用电功率、洗衣服用电功率、热水器用电功率等属性，可用于回归、聚类分析等。(UCI Individual household electric power consumption Data Set, including date, time, active power, reactive power, vol
k_means
- 利用K均值算法对Iris数据集进行聚类，实现Iris数据集的无监督学习。(K-means algorithm is used to cluster iris data set to realize unsupervised learning.)