核聚类算法：聚类是将一组给定的未知类标号的样本分成内在的多个类别，使得同一类中 的样本具有较高的相似度，而不同类中的样本差别大。侧重于软聚类（模糊C-均值——FCM），但其描述手段同样适合于硬聚 类（HCM）等同类问题。-Clustering algorithm: cluster is a group of unknown samples given class label into internal multiple categories, so that the same class

C++实现数据挖掘的贝叶斯分类方法和k-近邻分类方法，有源码，有示例数据，有说明文档-C++ implementation of data mining methods and Bayesian classification k- nearest neighbor classification method, there is source code, sample data, documentation