搜索资源列表
kmeans_cluster聚类算法的实现
- 数据挖掘中k-means聚类算法的实现源代码-clustering algorithm source code in data mining
关系数据重复记录生成
- 实现了关系数据库的重复记录生成。使用Java语言实现。由于原始数据库采用csv格式，所以借用csv工具包。界面简洁。功能如下：从csv文件导入原始数据，按一定比例生成重复记录，然后按一定规则将重复记录改为相似记录，再将所有记录混排，最后进行数据的聚类操作。
遗传聚类
- 使用遗传算法优化Kmeans聚类过程，测试数据集都来源于UCI，很好理解，适合初学者。
Birch.rar
- 层次聚类算法 BIRCH 有关数据挖掘方面的,Hierarchical clustering algorithm BIRCH
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
NcutClustering.rar
- 这是用matlab编的谱聚类程序，该方法能有效的用于数据分类。,This is a matlab procedures for the spectral clustering.The method is effective for data classification.
Clustering.zip
- 数据挖掘算法的实现，基于模糊聚类的最大树算法，数据集是darpa99,也就是KDD-CUP99中采用的数据集,The realization of data mining algorithms, based on fuzzy clustering of the largest tree algorithm, a data set is darpa99, which is used in KDD-CUP99 data set
MATLAB(M)
- 智能控制理论算法实现：层次聚类，hopfield网络和遗传传算法优化三个源代码文件-Intelligent control theory algorithms: hierarchical clustering, hopfield network and genetic algorithm optimization three source codes
NcutClustering
- 谱聚类和SVM相结合的图像分割程序,这是用matlab编的谱聚类程序，该方法能有效的用于数据分类。-This is a matlab procedures for the spectral clustering.The method is effective for data classification.
kmeans
- 基本的数据聚类算法，可以进行快速有效的数据聚类，可以有效地进行数据挖掘-Basic data clustering algorithm, can be fast and effective data clustering, data mining can be effectively
Workpiecefeatureextraction
- 1、有9个工件图像，要求从本章讲授的特征提取方法中，选择3~5种提取工件特征并给出数字结果；链码为必选方法，给出数字结果和图形显示，做到链码和原图像的双向变换显示。（实验报告中应描述相应的特征提取方法并略述实现过程） 2、设计的界面中要具备功能：任选1个工件作为目标，以上述实现的特征提取方法识别该目标的工件类型（即序号），并显示该判别基准特征的数据。 3、有可能的话试用聚类、训练或其他方法对这些工件进行分类。 -err
yewu1
- 数据挖掘聚类算法研究 -Data Mining Clustering Algorithm
KmeanCluster
- 数据挖掘中的聚类算法简单实例，实现对数字的聚类分析，可以帮助初学者理解聚类算法-Data mining clustering algorithm simple example of the realization of the cluster analysis of the figures that can help beginners understand the clustering algorithm
moshishibie
- 先用C-均值聚类算法程序，并用下列数据进行聚类分析。在确认编程正确后，采用蔡云龙书的附录B中表1的Iris数据进行聚类。然后使用近邻法的快速算法找出待分样本X（设X样本的4个分量x1=x2=x3=x4=6；子集数l=3）的最近邻节点和3-近邻节点及X与它们之间的距离。-First C-means clustering algorithm procedures and with the following data for cluster analysis. After confirming t
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
ClusteringAlgorithmsResearch
- 一篇较为经典的聚类算法综述文献,发表于软件学报！值得研究数据分析的入门者参考！-A clustering algorithm is more classical Review of literature, published in the Journal of Software! Data analysis is worth studying the entry reference!
K-means
- 均值为K的聚类算法，是一种对聚类数据进行的最简单的算法，广泛应用在各种场合中。-K mean clustering algorithm for clustering data is the most simple algorithm, widely used in various occasions.
AIS聚类
- 实验目的 1.对AIS数据按照上行、下行船舶轨迹点进行分类。 2.掌握基于密度聚类方法原理（以DBSCAN为例）。 3.熟悉AIS数据处理的基本方法。 4.熟悉船舶运动模式辨识的基本原理和方法。 实验环境 Matlab(Purpose 1. The AIS data are classified according to the upstream and downstream ship's track points. 2. Master the principle of density clus
聚类分析
- 学习数据挖掘基础，以及人工智能的基础知识，主要是聚类(The basic knowledge of learning data mining and artificial intelligence is mainly clustering)
k-means聚类算法
- k-means聚类算法的代码实现，只需要更改数据就可以实现，而且有注释，很容易懂(The code implementation of the k-means clustering algorithm can be realized only by changing the data, and there are notes that make it easy to understand)