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matlab例程 动态聚类的k均值算法--用k均值算法解决动态聚类问题
动态聚类的k均值算法--用k均值算法解决动态聚类问题
人工智能/神经网络 基于k均值聚类学习算法的rbf神经网络实现
基于k均值聚类学习算法的rbf神经网络实现
交通/航空行业 复杂网络complex netowrk 基本参数 聚类系数计算
复杂网络complex netowrk 基本参数 聚类系数计算
人工智能/神经网络 模糊ISODATA聚类分析
模糊ISODATA聚类分析,可以模糊矩阵数据进行聚类分析
matlab例程 用matalab实现的最短距离算法的系统聚类分析对样本进行分类
用matalab实现的最短距离算法的系统聚类分析对样本进行分类
数值算法/人工智能 这是一篇讲述聚类在文本挖掘中的应用的博士论文,个人认为讲述的还是比较细的.
这是一篇讲述聚类在文本挖掘中的应用的博士论文,个人认为讲述的还是比较细的.
人工智能/神经网络 2值图像的扫描线2值聚类算法
2值图像的扫描线2值聚类算法,可实现2值图像的准确聚类
人工智能/神经网络 DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念
DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念,用户只需输入一个参数,DBSCAN算法就能够发现任意形状的类,并可以有效地处理噪声.这里是用C# 编写的,以兰花数据集作为测试数据的代码。
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。 ...
matlab例程 聚类算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用
聚类算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。步骤: 1,任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循环的: 2,将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则); 3,对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,计算用Or代替Oi后的 ...