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多国语言处理  应用FCM（模糊c均值聚类）算法到文本聚类采用两种方法计算文本相似度采用ShootSeg分词采用sogou互联网词库简化特征值计算

应用FCM（模糊c均值聚类）算法到文本聚类采用两种方法计算文本相似度采用ShootSeg分词采用sogou互联网词库简化特征值计算

https://www.eeworm.com/dl/637/399617.html

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人工智能/神经网络  6.1 简介 6.2 资料的表示 6.3 相似度的计算与测量 6.4 分群法的采用 6.5 分割式分群法 6.6 非分割式分群法 6.7 分群法在大型资料集合之设计 6.8 评估分群的结

6.1 简介 6.2 资料的表示 6.3 相似度的计算与测量 6.4 分群法的采用 6.5 分割式分群法 6.6 非分割式分群法 6.7 分群法在大型资料集合之设计 6.8 评估分群的结果

https://www.eeworm.com/dl/650/472078.html

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Java编程  采用标准的 Levenshtein Distance 算法计算两个文件的相似度。 2。程序使用简单。选入多个文件

采用标准的 Levenshtein Distance 算法计算两个文件的相似度。 2。程序使用简单。选入多个文件，然后按分析便个分析出两个文

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书籍源码  随机共振相似度的Matlab计算程序

随机共振相似度的Matlab计算程序，计算看出输入-输出的相似度S随着噪音的标准差的增大而不断得到改善，直到增大至一饱和值为止

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其他  K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k ...

https://www.eeworm.com/dl/534/327151.html

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数值算法/人工智能  K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k ...

https://www.eeworm.com/dl/518/327152.html

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数值算法/人工智能  k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个

k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。 ...

https://www.eeworm.com/dl/518/345538.html

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其他  文本相似度比较```很好的`

文本相似度比较```很好的`

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Internet/网络编程  基于相似度聚类分析方法的异常入侵检测系统的模型及实现

基于相似度聚类分析方法的异常入侵检测系统的模型及实现

https://www.eeworm.com/dl/620/125671.html

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人工智能/神经网络  gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚类算法Gmeans ,使用了3种相似度函数,cosine,euclidean ,K

gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚类算法Gmeans ,使用了3种相似度函数,cosine,euclidean ,KL.文本数据使用的是稀疏矩阵形式.

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