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聚类算法实验,采用两种不同类型的聚类算法:基于划分的聚类方法k-means和基于层次的聚类方法CURE，采用的数据集是：Iris Data Set，数据集中共包含150组数据信息。
材料中有详细的说明文档，具体介绍了算法实现的细节，很容易理解-Clustering algorithm experiment, using two different types of clustering algorithm: Partition-based clustering method k-means
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张学工老师模式识别第四次作业，分别用C均值方法，分层聚类方法和非监督参数下正态分布函数估计的贝叶斯决策对身高体重二维数据进行分类。-Zhang engineering teacher fourth pattern recognition operations, respectively C-means, hierarchical clustering methods, and non-normal distribution function under the supervision of th
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BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)是一个综合的层次聚类算法。它用到了聚类特征(Clustering Feature, CF)和聚类特征树(CF Tree)两个概念，用于概括聚类描述。聚类特征树概括了聚类的有用信息，并且占用空间较元数据集合小得多，可以存放在内存中，从而可以提高算法在大型数据集合上的聚类速度及可伸缩性。 -BIRCH (Balanced Iterative Reducing and
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一种高效的聚类算法给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)-An efficient clustering algorithm given the object of the clustering N and N* N matrix of distances (or similarity matrix), the basic steps of the hierarchical clustering m
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PRI动态聚类 包含了动态聚类的方法，运用的是分层聚类的思想，一开始每一个成员是一类，然后进行循环，直到满足聚类要求,其他的动态聚类都可以按照这种方法进行聚类-PRI dynamic clustering contains a dynamic clustering method, the use of the idea of hierarchical clustering, the beginning of each member is a class, and then loop, until
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