搜索资源列表
classification
- 基于K均值算法的模糊分类器具有很好的分类效果,用它可以很准确的对训练样本进行分类. 此方法是将K均值算法应用于训练数据的聚类,对每个聚类的半径和聚类的中心都是可计算的. 而模糊系统设计方法就是用模糊度来描述聚类, 对训练数据进行高效且准确的分类.-based on K-mean Algorithm,it can Classify the original data very well!
Sequential-clustering-method
- 水文，变异点的检验，有序聚类法，运行环境：excel中vba。按照文件的样式输入数据，ctrl+F11打开vba环境，点击模块1，再点运行就可以了！-Hydrology, the change point test, sequential clustering method, the runtime environment: excel in the Visual Basic. Input data in accordance with the style of the file, ctrl+
kmeans_report
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验报告 用 VC 或 Java 实现 k-means 聚类算法， 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验） 提交实验报告与源代码。 -Data mining to achieve the k-means clustering algorithm the kmeans image clustering experiment report wit
DATA
- matlab数据文件，聚类标准测试数据，K均值聚类等经典算法都可以用。mat文件-matlab data files, the standard test data clustering, K-means clustering algorithm can be used such as the classic. mat file
sas_cluster
- sas 聚类分析带教程（PPT）含检验数据(clustering analysis band tutorial (PPT) containing test data)