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模式识别一份很好的作业,包括线性分类器;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,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
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这是一个自下而上的凝聚层次聚类方法。最初,每个元素都是一个单独类,通过算法将两个最近的类合并成一个较大的类,直到形成一个最大包含所有元素的类。
-This is a bottom-up agglomerative hierarchical clustering method. Initially, each element is a separate class, the algorithms of the two most recent classes combined into a la
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用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集,利用C均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析,对结果进行分析,从而加深对所学内容的理解和感性认识。-Use FAMALE. TXT, MALE. TXT and/or test2. TXT data as the use of the samples, using C mean and hierarchical clustering method of samples of clustering an
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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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