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- 随着信息技术的发展，以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来 源。人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现资源和知识的工具。近年来针 对文本数据的文本挖掘已逐渐成为人们研究的新课题。其中，对于文本聚类的研 究己经引起了广泛的重视，并取得了良好的成果。 本文首先对数据挖掘流程以及数据挖掘分类和各自的研究现状及发展进行了 概括的介绍；然后结合汉语自身的相关特点详细的分析了中文文本自动聚类中所 涉及到的关键问题及其技术；接着介绍了人工神经网络技术的发展的现状和特点
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- 数据挖掘和数据处理的注意点和方法，专业术语熵，聚类等的算法说明-Algorithm descr iption of the data mining and data processing attention points and methods, terminology, entropy, clustering, etc.
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- 基于聚类分析的脑电信号数据处理，详细讲了脑电的基础知识然后讲了具体的脑电采集，然后是分类-EEG data processing based on cluster analysis, saying more about the basics of the EEG and then talk about specific EEG acquisition and classification
ypml101-evolutionary-clustering
- 进化算法自动聚类的matlab实现；通过差分进化算法实现对数据的聚类分析-Evolutionary Automatic Clustering in MATLAB
GAPSOFCM
- 遗传算法和粒子群算法，应用于优化据数据集的聚类中心，结合FCM算法应用聚类分析的几篇文献。-Genetic algorithm and particle swarm optimization (pso) algorithm, are applied to optimization the clustering center of the data set