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采用C++语言编写的，用于聚类相关方面的dbscan算法源程序，希望大家共同提高-using the C language for the relevant aspects of clustering algorithm source dbscan hope that we can raise! !
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这个是K-Means动态聚类算法的源程序，需要的请下，请多多指教，谢谢！-This is a K - Means clustering algorithm source, the need to please, please exhibitions, thank you!
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经典cure聚类算法,实现用c++语言.大家-classic cure clustering algorithm, and using the c language. We look at
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模糊c-均值算法是模糊聚类中最常见、应用最广泛的分析方法之一．经典FCM算法理论和应用的研究已经相当成熟，Bezdek业已证明算法的收敛性［6］，许多软件提供了多种方便的FCM工具箱(如Matlab中FCM工具箱等)．但是传统FCM算法处理的是普通数据集，不能直接处理区间数，得到的聚类原型也不是区间数．针对区间数，一种直觉的方法是分别对左区间值和右区间值作FCM，并把得到的聚类原型分别作为区间型聚类原型的左右区间值，但这种方法已经被证明是行不通的［6］-fuzzy c-means cluster
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模式识别中关于C均值的聚类算法的程序,输入点进行聚类.-pattern recognition on the C-means clustering algorithm procedures input cluster.
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CURE: AN EFFICIENT CLUSTERING ALGORITHM FOR LARGE DATABASES-CURE: AN EFFICIENT CLUSTERING ALGORITHM FOR LARGE DATABASES
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该程序包实现了三个模式识别的聚类算法，分别是K-means、LVQ2和GLVQ聚类算法。采用C++语言编写，开发环境是VS。 另外，压缩包中还提供了两个测试样本文件。-The package has three pattern recognition clustering algorithm, namely K-means, LVQ2 and GLVQ clustering algorithm. Using C++ language, development environment is VS.
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使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。-Use c-means clustering algorithm in the IRIS data on the cluster analysis, three randomly chosen initial cluster centers, through a series of iterative, 150 samples will eventually fall into
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层次模糊聚类的算法实现，一个用C或者C++写的kmeans算法，最新的聚类算法-Level fuzzy clustering algorithm, one using C or C++ written kmeans algorithm, the latest clustering algorithm
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模糊聚类算法，K-means and K-medoid algorithms，Fuzzy C-means algorithm，The Gustafson{Kessel algorithm，The Gath{Geva algorithm-Fuzzy clustering algorithm, K-means and K-medoid algorithms, Fuzzy C-means algorithm, The Gustafson (Kessel algorithm, The Gath (Gev
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珍藏版，可实现，新K均值聚类算法，分为如下几个步骤：
一、初始化聚类中心
1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。
2、用前C个样本作为初始聚类中心。
3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。
二、初始聚类
1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。
2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，
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C均值算法是一种很好的动态聚类算法，在实际中具有很高的应用价值。-C means algorithm is a good dynamic clustering algorithm, in practice has a high application value.
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利用C++实现C均值聚类算法。模糊c均值聚类算法因算法简单收敛速度快且能处理大数据集，解决问题范围广，易于应用计算机实现等特点受到了越来越多人的关注，并应用于各个领域。-C means clustering algorithm in C++
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熟悉c均值算法，通过程序语言实现该算法，比较每个聚类的初始均值不同时，算法结果的差别。理解动态聚类算法的算法思想-Familiar with the c means algorithm, the algorithm realized by programming language, compare the initial mean of each cluster is not the same time, the difference between algorithm results. Dyn
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c均值算法的实现，使用c均值算法对一组三位数据进行聚类，给出了测试的类别数目和初始值。-c-means algorithm, using the c-means algorithm on a set of three data clustering, given the number of categories and initial value of the test.
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C聚类算法，可以实现数据的模糊分类,一个简单的代码-C Ctering algorithm, which can perform fuzzy data sorting
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用模糊C均值聚类算法完成对输入数据的聚类。(Clustering using fuzzy C means clustering algorithm)
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基于fuzzy c-means（FCM）的无监督模糊聚类算法，输出值有：各个样本的类别标签、目标函数在每次迭代后的值、聚类中心以及聚类区间。内有测试数据data.mat，点击 test.m 可以完美运行。(The unsupervised fuzzy clustering algorithm based on fuzzy c-means (FCM) outputs the class labels of each sample, the value of the target function
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模糊c-均值聚类算法通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的，一般用于故障识别与分类。(Fuzzy c- mean clustering algorithm obtains the membership degree of every sample point to all class centers by optimizing the objective function, and determines the classifi
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模糊c均值聚类算法的实现，还有相对的测试数据集(Fuzzy C-Means clustering algorithm)
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