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搜索资源 - C clustering algorithm
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分级聚类算法的C++实现代码分级聚类算法的C++实现代码-Hierarchical clustering algorithm C++ implementation code of hierarchical clustering algorithm C++ implementation code
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CURE: AN EFFICIENT CLUSTERING ALGORITHM FOR LARGE DATABASES-CURE: AN EFFICIENT CLUSTERING ALGORITHM FOR LARGE DATABASES
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数据挖掘算法源码，有聚类算法、分类算法、神经网络分类算法-Source of data mining algorithms, a clustering algorithm, sorting algorithm, neural network classification algorithm
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该程序包实现了三个模式识别的聚类算法，分别是K-means、LVQ2和GLVQ聚类算法。采用C++语言编写，开发环境是VS。 另外，压缩包中还提供了两个测试样本文件。-The package has three pattern recognition clustering algorithm, namely K-means, LVQ2 and GLVQ clustering algorithm. Using C++ language, development environment is VS.
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使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。-Use c-means clustering algorithm in the IRIS data on the cluster analysis, three randomly chosen initial cluster centers, through a series of iterative, 150 samples will eventually fall into
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层次模糊聚类的算法实现，一个用C或者C++写的kmeans算法，最新的聚类算法-Level fuzzy clustering algorithm, one using C or C++ written kmeans algorithm, the latest clustering algorithm
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模糊均值聚类FCM算法对图像的颜色聚类 进行图像分割 聚类个数和聚类中心都是事先决定的-Fuzzy-means clustering algorithm FCM clustering for color image segmentation and clustering the number of cluster centers are determined in advance
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加入邻域信息的空间模糊c均值聚类算法的代码。-Join neighborhood information, spatial fuzzy c-means clustering algorithm code.
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Abstract—the application of wireless sensor network (WSN) is always restricted by the energy shortage of sensor nodes. In order to reduce the entire energy consumption of the WSN, a promising approach is to design light clustering algorithms.LEACH is
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模糊聚类算法，K-means and K-medoid algorithms，Fuzzy C-means algorithm，The Gustafson{Kessel algorithm，The Gath{Geva algorithm-Fuzzy clustering algorithm, K-means and K-medoid algorithms, Fuzzy C-means algorithm, The Gustafson (Kessel algorithm, The Gath (Gev
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珍藏版，可实现，新K均值聚类算法，分为如下几个步骤：
一、初始化聚类中心
1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。
2、用前C个样本作为初始聚类中心。
3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。
二、初始聚类
1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。
2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，
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C均值算法是一种很好的动态聚类算法，在实际中具有很高的应用价值。-C means algorithm is a good dynamic clustering algorithm, in practice has a high application value.
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利用C++实现C均值聚类算法。模糊c均值聚类算法因算法简单收敛速度快且能处理大数据集，解决问题范围广，易于应用计算机实现等特点受到了越来越多人的关注，并应用于各个领域。-C means clustering algorithm in C++
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熟悉c均值算法，通过程序语言实现该算法，比较每个聚类的初始均值不同时，算法结果的差别。理解动态聚类算法的算法思想-Familiar with the c means algorithm, the algorithm realized by programming language, compare the initial mean of each cluster is not the same time, the difference between algorithm results. Dyn
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c均值算法的实现，使用c均值算法对一组三位数据进行聚类，给出了测试的类别数目和初始值。-c-means algorithm, using the c-means algorithm on a set of three data clustering, given the number of categories and initial value of the test.
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一个C-均值聚类算法的代码(基于opencv2.0)-A C-means clustering algorithm code (based opencv2.0)
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C聚类算法，可以实现数据的模糊分类,一个简单的代码-C Ctering algorithm, which can perform fuzzy data sorting
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模糊C均值聚类算法用于图像分割，可以直接应用-Fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation, can be directly applied
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自己编写的模糊c均值聚类算法MATLAB实现-My preparation of fuzzy C mean clustering algorithm MATLAB implementation
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用模糊C均值聚类算法完成对输入数据的聚类。(Clustering using fuzzy C means clustering algorithm)
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