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K-means_clustering_demo
- K-均值聚类算法 vc++图形演示程序-K-means clustering algorithm c++ demo program
FCM
- vc++环境下，实现基于FCM的模糊聚类算法。-vc++ environment, FCM-based fuzzy clustering algorithm.
K-means
- K-means聚类算法实现代码，在VC++环境下开发的，令附有实验样本集。-K-means clustering algorithm code, in the VC++ development environment, so that experiments with sample set.
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
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
isodata
- isodata聚类算法流程图，开发环境可以是vc,也可以是matlab。-Isodata clustering algorithm flow chart, the development environment can be a vc, also can be the matlab
程序
- 以稀疏子空间聚类以及低秩子空间聚类等基本谱聚类算法为基础，通过 运用核映射算法，融合与数据本身结构相关的局部切线空间函数以及主成分分析 算法建立了可以应对独立子空间聚类、非独立子空间聚类、非线性聚类、混合多 流体聚类问题以及多种含有大数据量的实际问题，包括处理运动分割、人脸识别、 工件识别等情况中的多种类型数据分类的聚类算法，并且引入 Map-Reduce 并行处 理方法优化了算法的计算效率(Based on the basic spectral clustering algorith
238670
- 用K均值算法实现聚类分析的Vc源码,界面和算法都有()