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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
K－均值聚类算法C++编程
- K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点，本人正在编制模拟退火程序进行改进。希望及早奉给大家，倾听高手教诲。-K-means clustering algorithm programming. Point by point, inc
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
k-means
- 数据挖掘算法源代码 k-means聚类算法的C#代码-Source code data mining algorithms k-means clustering algorithm C# code
k-means-segamen-method
- 本实验基于K-Means聚类算法思想实现了字符分割，因为车牌规定是7位的，所以K取7。另外本实验对K-Means算法进行了改进，充分考虑了初始点的设置及迭代结束条件。实验结果证明这种改进的K-Means算法实现车牌字符分割是快速、有效的。-In this study, K-Means clustering algorithm based on the ideology of the character segmentation, because the license plate require
k-means
- 基于K-means聚类算法的社团发现方法 先定义了网络中节点关联度,并构建了节点关联度矩阵, 在此基础上给出了一种基于 K-means聚类算法的复杂网络社团发现方法。 以最小关联度原则选取新的聚类中心, 以最大关联度原则进行模式归类,直到所有的节点都划分完为止, 最后根据模块度来确定理想的社团数-K-means clustering algorithm based on the association discovery To define a network node cor
K-means_cluster
- 这是一个基于K-means的聚类算法，可用于网页信息聚类，例如电子产品的型号聚类等。-This is based on the K-means clustering algorithm, clustering can be used for website information, such as electronic products, such as the Model Cluster.
K-Means
- 这是K-neans动态聚类算法的源程序，是人工智能领域很有用的一种聚类方法。-This is K-neans source dynamic clustering algorithm, the field of artificial intelligence are useful in a clustering method.
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
k-Means
- K-Means聚类算法程序实现……源代码-K-Means clustering algorithm to achieve ... ... the source code program
kmeanC
- k均值聚类算法的C++实现，在VC2003下调试通过。-k-means clustering algorithm C++ implementation, the VC2003 debug through.
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.
k-means
- 实现k-means聚类算法，里面有数据可以作为测试(This file is use to achieve k-means clustering algorithm.There are data can be used as a test.)
K-means&DBSCAN
- python实现K-means聚类算法和DBSCAN算法，都是最简单的聚类(Python implements k-means clustering algorithm and DBSCAN algorithm, which are the simplest 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)
k-means
- 对样本数据进行聚类,使得聚类精确率足够的高，就可以达到聚类效果了(Clustering the sample data, and the clustering precision is high enough to achieve the clustering effect.)
Kmeans_java
- 使用Java语言实现了简单的K-Means聚类算法(A simple K-Means clustering algorithm is implemented in Java language.)
k-means
- k-means实战，包括一个具体的例子。非常适合初级学习k-means聚类算法的人群(K-means actual combat, including a specific example)
k-means
- k-means算法实现的数据分类，python代码，可直接运行(K-means algorithm to achieve data classification, Python code, can be run directly)