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KMeanIntroduction
- 聚类分析是将集合中的数据按其相似性大小分成不同类别的一种方法,它是模式 识别中多变量无监督学习的一个分支,己成功地用于医学,地质,财务,工程,图像 处理和文档等的数据分类中；含有实现此算法的源码 -cluster analysis is to pool the data according to similar size into a different category, It is pattern recognition multivariable Unsupervised Le
LJClusterDemo
- 文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点舆论专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 灵玖Lingjoin（www.lingjoin.com）基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。 灵玖文档聚类组件的主要特色在于： 1、速度快：可以处理海量规模
k-means
- 聚类算法的具体步骤分析，关于k-means算法-Clustering analysis of the concrete steps on the k-means algorithm
reachonmethordclusing
- 本文对K-means 和CURE聚类算法的算法思想和优缺点进行了深入的理论研究，并对这两类算法的性能进行了分析与比较。-In this paper, and K-means clustering algorithm CURE thinking and the advantages and disadvantages of an in-depth theoretical study and performance of these two types of algorithms are analy
Clustering.Algorithms.Research
- 软件学报 2008年论文《聚类算法研究》，作者孙吉贵, 刘杰, 赵连宇。pdf格式，14页。对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括 另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上
FCM
- 模糊C均值（FCM）聚类算法的实现 对模糊C均值算法的详细分析，包含具体实现步骤，实现流程图等，非常好用-Fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm implementation A detailed analysis of the fuzzy C-means algorithm, including the specific implementation steps, the flow chart, very handy
julei
- 进行规划算法对所有样品聚类分析,样品特征提取，聚类分析。-very good for this progress ！ you should use it on matlab program. because it is so uesful to us.
yuanshuguji
- 一种聚类分析算法，实现盲源分离前的盲源数估计。-A cluster analysis algorithm, the number of blind source before blind source separation estimates.
image-segmentation
- 针对目前传统的枸杞分级主要采用人工方法， 费时费力且效率不高的缺点， 提出了一种基于机器视觉技术对枸杞 进行自动分类的方法。 采用数字图像处理技术对枸杞图像进行了预处理、 分割 ， 从而提取枸杞的色泽、 大小及形状等特征 参数； 用 K-means 算法对特征进行聚类， 得到枸杞相应等级的基准； 根据聚类分析得到的基准采用最小距离分类器对枸杞 进行分级。 实验结果表明 ， 该方法能够准确快速地对不同色泽和大小的枸杞进行分类。-Traditional wolfberry sorting
demodulation-of-MFSK-signals
- 提出了一种多迸制频移键控(M娲K)信号调制分类及解调方法，选取截获接收机输出的MFSK信 号的时频脊线作为分类特征，利用无监督聚类算法求取最佳聚类数M．利用时频脊线的Ham：小波变换 估计码元宽度，并且利用对应最佳聚类数的聚类中心确定抽判门限，通过对时频脊线抽样判决，实现了 MFSK信号的解调．理论分析和对实际信号的处理结果证明了此算法的可行性．-new algorithm is proposed for elassillcation and demodulation of MFSK
matlab
- MATLAB m 文件数据统计和分析 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类 用Fisher两类判别法对样本进行分类 对样本进行主成分分析 -MultiLineReg PolyReg CompPoly2Reg CollectAnaly DistgshAnalysis MainAnalysis
Clustering-Algorithms-Research
- 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括 另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.-Status and Progress
mtxki
- MinkowskiMethod算法 ,多抽样率信号处理，基于欧几里得距离的聚类分析。- MinkowskiMethod algorithm, Multirate signal processing, Clustering analysis based on Euclidean distance.
bijtq
- 基于欧几里得距离的聚类分析，一种基于多文档得图像合并技术，cordic算法的matlab仿真。- Clustering analysis based on Euclidean distance, Based on multi-document image obtained combining technique, cordic matlab simulation algorithm.
Data-Mining
- 本论文在对各种算法深入分析的基础上，尤其在对基于密度的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于划分的聚类算法的深入研究的基础上，提出了一种新的基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点，而且具有近似线性的时间复杂性，因此该算法适合对大规模数据的挖掘。理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点，并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。-Based on the analysis on clustering
sv106
- 最小二乘回归分析算法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算。- Least-squares regression analysis algorithm, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Power System Transient Stability Program, can be transient stability.