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用matlab实现聚类算法，注意是层次聚类和未知类别聚类算法！,Clustering algorithm using matlab implementation, pay attention to are hierarchical clustering and unknown type of clustering algorithm!
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function in R software to calculate 36 clusterings of a data matrix (clusterings are in columns), using hierarchical average, cosine, centroid and single linkages, pam and neural gas and applying the Euclidean distance to the data.
Clusterings can
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通过设计线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。-By designing a linear classifier minimum risk Bayes classifier supervised learning method hierarchical cluster analysis K-L transform to extract efficient features, designed to
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BIRCH (balanced iterative reducing and clustering using hierarchies) is an unsupervised data mining algorithm used to perform hierarchical clustering over particularly large data-sets. An advantage of Birch is its ability to incrementally and dynamic
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聚类分析 最短距离法编程实现 层次聚类法-Shortest distance clustering hierarchical clustering method programming
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Hierarchical clustering algorithm for intensity based cluster merging
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使用SPSS实施常用聚类算法：系统聚类法和谱系聚类法，可进行各种聚类方法结果的分析比较-SPSS implementation of the commonly used clustering algorithms: clustering method and the hierarchical clustering method, the analysis of the results of various clustering methods
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聚类树的matlab软件包。层次聚类分析器。-ClusTree is a GUI Matlab tool that:
Enables an easy and intuitive way to cluster, analyze and compare some hierarchical clustering methods
Consists of a two-step wizard that wraps some basic Matlab clustering methods an
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使用k-means、k-media、层次聚类方法，并通过iris数据集测试-Using k-means, k-media, hierarchical clustering method, and through the iris data set test
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聚类工具箱,可以实现k-means，fuzzy c-means，agglomerative (hierarchical) clustering等聚类-cluster toolbox
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
-DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) is a more represent
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数据聚类 (英语 : Cluster analysis) 是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离等。-Data Clustering (English: Cluster analysis) for a static data analysis techniqu
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数据挖掘中常用的经典算法——层次聚类算法！该程序是基于凝聚的！-Hierarchical Cluster
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CLUSTER FORMATION FOR ENERGY EFFICIENT PROTOCOL BASED ON HIERARCHICAL ROUTING
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此程序是matlab编程下的聚类分析，实现了高级统计分析中的分层聚类算法，对两种不同人群的健康状况进行了统计分析-Cluster analysis, this program uses advanced statistical analysis of hierarchical clustering algorithm, the health status of two different populations were statistically analyzed
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层次聚类分析也称系统聚类法或分级聚类法，是实际工作中采用最多的方法之一-Hierarchical cluster analysis, also known as system clustering or hierarchical clustering method, is one of the most used methods in practical work.
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使用VC++对给出的数据分别进行均值聚类、平均距离聚类、最小距离聚类和最大距离聚类运算，进行分析比较。-VC++ use of the data presented were mean clustering, average distance clustering, minimum and maximum distances the cluster clustering operation, were analyzed and compared.
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层次聚类（hierarchical clustering）matlab算法实现：包括图，代码，数据集。(the matlab implementation of Hierarchical clustering algorithm,)
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简单的层次聚类matlab小实验 仅供参考(hierarchical cluster)
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实现的cure聚类的demo。算法在开始时，每个点都是一个簇，然后将距离最近的簇结合，一直到簇的个数为要求的K。它是一种分裂的层次聚类。算法分为以下6步：
1）从源数据对象中抽取一个随机样本S。
2）将样本S分割为一组划分。
3）对划分局部的聚类。
4）通过随机取样提出孤立点。如果一个簇增长得太慢，就去掉它。
5）对局部的簇进行聚类。
6）用相应的簇标签标记数据。(The implementation of the cure clustering of the
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