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K均值聚类
- 对图像进行K均值聚类的程序
dataMining.rar
- 数据挖掘的软件，集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法,software of data mining
demo
- 实现数据挖掘的几个算法，包括模糊聚类，K均值，以及K近邻等聚类算法-Some of the implementation of data mining algorithms, including fuzzy clustering, K-means, as well as neighbors, such as clustering algorithm K
K-Means
- K均值聚类算法 C++实现的K均值聚类算法。-K means clustering algorithm C++ Achieved K-means clustering algorithm.
k-meams(sourcecode)
- C#实现k均值文本聚类算法，文本聚类C#源程序，k-means聚类算法-C# to achieve k means clustering algorithm, document clustering C# source code, k-means clustering algorithm
exer-kmean
- k均值算法实现聚类 c语言编写-k-means clustering algorithm c language
K-Means
- 较简单的KMeans聚类算法实现，编程语言matlab-Clustering KMeans relatively simple algorithm, programming language matlab
k-means
- 实现了K均值算法，可以对movielens上的数据进行自动分类，给出推荐值，是数据挖掘中的信息推介必要的算法工具。可以直接对movelens的数据进行聚类-Implementation of the K-means algorithm, can movielens on automatic classification of data, recommend give the value of data mining are to promote the necessary information
K-means_Matlab
- K-均值算法的Matlab源代码，比较简短-Matlab source code of K-means algorithm
K-Means
- 聚类算法主要针对k-均值法求解聚类问题，可以用于神经网络。-k-means
K-meansNB
- ：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K— me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记 录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据 集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。-: K-means algorithm will
imgkmeans
- 将K均值算法用于图像分割,输入的是彩色图像,转换为灰度图像进行分割,输出结果为灰度图像.利用灰度做为特征对每个像素进行聚类,由于光照等原因,有时应该属于一个物体的像素,其灰度值也会有很大的差别,可能导致对该像素的聚类发生错误.在分割结果中,该物体表面会出现一些不同于其它像素的噪声点,因此,算法的最后,对结果进行一次中值滤波,以消除噪声,达到平滑图像的作用-The K means algorithm for image segmentation, the input is a color imag
KMEANS
- K-Means动态聚类算法源程序。可以用来发现社团结构。-Dynamic K-Means clustering algorithm source code. The structure can be used to find associations.
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- 模式识别分层聚类、k—均值算法，支持向量机、线性判别、判别代码、ppt-Pattern recognition hierarchical clustering, k-means algorithm, support vector machines, linear discriminant, discriminant code, ppt
k-means
- 名为k-means的MATLAB函数，实现k均值算法。输入矩阵X,w，输出最终估计值和聚类的标识数字。-Called the k-means of the MATLAB function, to achieve k means algorithm. Input matrix X, w, the output value of the final estimates and cluster identification number.
HCM
- HCM是模糊聚类，k均值算法 -hcm
k均值聚类
- 用VC++写的K均值聚类算法，可以直接使用(K mean clustering algorithm is written by VC++ , which can be used directly.)
k-means算法2
- 使用该算法可以实现数据的聚类分析，非常适合初学者。(The algorithm can be used to achieve clustering analysis of data, ideal for beginners.)
K-means
- 利用MATLAB实现K均值聚类算法，加深对该算法的理解。(We use MATLAB to achieve K mean clustering algorithm to deepen our understanding of the algorithm.)
k均值聚类
- 通过比较自编MATLAB 的k-means 算法程序和SPSS 中自带的k-means聚类工具，对两个数据集聚类，并分析了聚类结果。(By comparing the k-means algorithm program of self-compiled MATLAB with the K-means clustering tool of SPSS, two data sets are clustered and the clustering results are analyzed.)