搜索资源列表
k-means1
- Python version of k-means for data clustering
Graph-code--package
- 图论包，包含最大连通分值，介质中心性 k-shell 节点显示以及自动转矩阵等 - U56FE u5309 u5305 u503 u03129 u273E u7259 u7R4 U53CA u81EA u52A8 u8F6C u77E9 u9635 u7B49
RSRVQWD801
- 主要是KNNthe k-nearest neighbor algorithm ,LVQ1learning vecto()
vbbzsb
- k-means实现 用于数据挖掘的著名的算法 非常使用()
xarentheses
- kmeans算法实现 a simple k-means clustering routine returns the clus()
uljru5
- 一个CURE聚类算法 应用了K中心点算法 采用空间坐标聚集()
540719
- 给定一个n位正整数a,去掉其中任意k< n个数字后,剩下的数字按原次序排列成一个新的正整数,对于给定的n位正整数a和正()
skkgshq
- 自行implement的k-mean(含fuzzy c mean),可以直接於vc++針對大量數據 M行分群的動作()
246292
- 2个举类的简单k-means算法,非常简单,新手给大家提供参考了()
forecast
- K-NN算法,dtw计算距离的方式，还有一定的滤波(KNN dtw zzz zzz zz zzz zz z zz zz zz zzz zzzz zz zzzz)
SZLVEWR5
- 用三种方法实现在数组中选择第k个最小的元素()
IABC_KMC_test_on_Iris_wine_glass
- 克服K均值聚类算法易受初始聚类中心影响的缺点，优化K均值聚类算法(The K mean clustering algorithm is easily affected by the initial cluster center, and the K mean clustering algorithm is optimized.)
dffsciebtdivision
- 很好的kmeans算法,用C编写,输入：簇的数目K 和包含N 个对象的数据集 输出：K 个簇,使平方误差准则最小()
reaion-setter-figure
- 给定一个n位正整数a,去掉其中任意k< n个数字后,剩下的数字按原次序排列成一个新的正整数,对于给定的n位正整数a和正()
基于聚类的细分研究
- 使用R语言进行聚类分析的例子，包括层次聚类，k均值聚类，密度聚类等(Examples of clustering analysis using R language, including hierarchical clustering, K mean clustering, density clustering, etc.)
ndentifier__modifier
- 经典统计方法：k-means聚类分析源程序()
funptimnal_functionality
- K-Means是聚类分析中重要的一种方法,此源码是K-Means聚类分析的C语言实现,()
43282922
- K-MEANS算法 k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一()
ypbgimo
- vb平台下用分治算法编的选择第k个最小元素程序()