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搜索资源 - hierarchical clustering method
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一种高效的聚类算法给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下:-An Efficient Algorithm for the cluster must be the object of N and N * N distance matrix (or similarity matrix), the hierarchical clustering method the basic steps (see
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聚类算法实验,采用两种不同类型的聚类算法:基于划分的聚类方法k-means和基于层次的聚类方法CURE，采用的数据集是：Iris Data Set，数据集中共包含150组数据信息。
材料中有详细的说明文档，具体介绍了算法实现的细节，很容易理解-Clustering algorithm experiment, using two different types of clustering algorithm: Partition-based clustering method k-means
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这是一个自下而上的凝聚层次聚类方法。最初，每个元素都是一个单独类，通过算法将两个最近的类合并成一个较大的类，直到形成一个最大包含所有元素的类。
-This is a bottom-up agglomerative hierarchical clustering method. Initially, each element is a separate class, the algorithms of the two most recent classes combined into a la
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In this paper, we propose
a hierarchical clustering method using visual, textual and link
analysis. By using a vision-based page segmentation algorithm, a
web page is partitioned into blocks, and the textual and link information
of an image c
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clique code with sample data set. clique is a data clustering algorithm which follows hierarchical clustering method.
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Performs hierarchical clustering of data using specified method and
seraches for optimal cutoff empoying VIF criterion suggested in "Okada Y. et al - Detection of Cluster Boundary in Microarray Data by Reference to MIPS Functional Catalogue Databa
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非常全的层次聚类方法文档，各类方法的全面介绍比较-Hierarchical clustering method is very full documentation, a comprehensive introduction to various methods of comparison
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聚类分析 最短距离法编程实现 层次聚类法-Shortest distance clustering hierarchical clustering method programming
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用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集，利用C均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析，对结果进行分析，从而加深对所学内容的理解和感性认识。-Use FAMALE. TXT, MALE. TXT and/or test2. TXT data as the use of the samples, using C mean and hierarchical clustering method of samples of clustering an
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使用SPSS实施常用聚类算法：系统聚类法和谱系聚类法，可进行各种聚类方法结果的分析比较-SPSS implementation of the commonly used clustering algorithms: clustering method and the hierarchical clustering method, the analysis of the results of various clustering methods
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一种高效的聚类算法给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)-An efficient clustering algorithm given the object of the clustering N and N* N matrix of distances (or similarity matrix), the basic steps of the hierarchical clustering m
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使用k-means、k-media、层次聚类方法，并通过iris数据集测试-Using k-means, k-media, hierarchical clustering method, and through the iris data set test
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讲解了分层次聚类法、最简单聚类法、最大距离样本、K平均聚类法、叠代自组织聚类法、ISODATA法的改进等-Explain the hierarchical clustering method, the simplest clustering method, the maximum distance the sample, K mean clustering method, self-organizing clustering iterative method, ISODATA method of
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一种层次聚类的方法，用matlab实现的源代码，可对点数据等进行聚类分析-A hierarchical clustering method, using matlab to achieve the source code, can be carried to the point of data clustering analysis
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数据聚类 (英语 : Cluster analysis) 是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离等。-Data Clustering (English: Cluster analysis) for a static data analysis techniqu
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PRI动态聚类 包含了动态聚类的方法，运用的是分层聚类的思想，一开始每一个成员是一类，然后进行循环，直到满足聚类要求,其他的动态聚类都可以按照这种方法进行聚类-PRI dynamic clustering contains a dynamic clustering method, the use of the idea of hierarchical clustering, the beginning of each member is a class, and then loop, until
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聚类算法综述,分层次聚类法（最短距离法),最简单的聚类方法.-Summary of clustering algorithm, hierarchical clustering method (the shortest distance method), the simplest method of clustering.
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层次聚类分析也称系统聚类法或分级聚类法，是实际工作中采用最多的方法之一-Hierarchical cluster analysis, also known as system clustering or hierarchical clustering method, is one of the most used methods in practical work.
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。(DBSCAN is a representative density based clustering algorithm. Unlike the partition and hie
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可以进行聚类分析中的层次聚类，是经典聚类中常用的方法。(Hierarchical clustering in clustering analysis is a common method in classical clustering.)
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