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聚类是数据挖掘的主要技术之一，是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析是按照数据间的相似程度，依据特定的准则将数据划分成不同子类。该文结合微粒群(PSO)算法，提出一种数字属性聚类算法，为避免PSO
目标分群是态势估计需要解决的一个重要问题。目标分群的结果有助于确定态势元素间的关系，从而为作战决策提供依据。提出了一种海战场环境下目标分群的方法。该方法在考虑目标各运动要素的基础上，对其进行最
聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义，并且当数据的维增加时，其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN，提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN，并将RSNN应用于高速公路交
该算法是结合减法聚类与FCM聚类算法融合的远代码。算法通过融合这两种算法，从而可以直接在线确定聚类数目。
图聚类分析技术有着广泛应用.因为在对图像进行聚类分析时,通常缺少可资利用的先验知识,所以需要采用无监督的聚类算法
DES系列在线式密度（浓度）传感器根据阿基米德原理：P=ρgh,一定高度液柱的静压力与该液体的密度成正比，因此可根据压力测量仪表测出的静压数值来衡量液体的密度。检测端利用膜盒压力测量元件，直接测量液柱的静压值，再通过程序处理，将静压值转换成...
理解矩阵的定义、掌握矩阵的基本律、掌握几类特殊矩阵（比如零矩阵，单位矩阵，对称矩阵和反对称矩阵 ) 的定义与性质、注意矩阵运算与通常数的运算异同。能熟练正确地进行矩阵的计算。
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.