层次聚类的算法实现，有图形界面，仅供参考，请勿用于商业用途
上传时间： 2016-03-04
上传用户：seayuweya
基于MATLAB的Som聚类算法程序。SOM是一种通过自组织竞争学习网络实现数据的分类和降维可视化神经网络模型。内附算法的原理说明以及详细的程序调用说明及运算结果。是初学者的很好的入门材料
上传时间： 2016-06-13
上传用户：fanfan2050
一种可大范围调节聚类系数的加权无标度网络模型，适合于复杂网络研究
上传时间： 2016-07-25
上传用户：shijie6070801
动态聚类算法 Matlab软件实现
上传时间： 2016-09-03
上传用户：Zero_Zero
RSAS顺序聚类算法RSAS顺序聚类算法RSAS顺序聚类算法RSAS顺序聚类算法
上传时间： 2018-05-04
上传用户：zyzyforever
K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1：选择K个点作为初始质心 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 例如下图的样本集，初始选择是三个质心比较集中，但是迭代3次之后，质心趋于稳定，并将样本集分为3部分 我们对每一个步骤都进行分析 step1：选择K个点作为初始质心 这一步首先要知道K的值，也就是说K是手动设置的，而不是像EM算法那样自动聚类成n个簇 其次，如何选择初始质心 最简单的方式无异于，随机选取质心了，然后多次运行，取效果最好的那个结果。这个方法，简单但不见得有效，有很大的可能是得到局部最优。 另一种复杂的方式是，随机选取一个质心，然后计算离这个质心最远的样本点，对于每个后继质心都选取已经选取过的质心的最远点。使用这种方式，可以确保质心是随机的，并且是散开的。 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等。对于给定的数据，可能适应与多种合适的邻近性度量。
上传时间： 2018-11-27
上传用户：1159474180
用matlab实现DBSCAN聚类算法，简单实用，为工程人员提供一定的借鉴意义
上传时间： 2019-09-17
上传用户：canglangguilai2019
该文档为改进的聚类算法在真实数据和合成数据中的性能分析简介资料，讲解的还不错，感兴趣的可以下载看看…………………………
标签： 聚类算法
上传时间： 2021-10-19
上传用户：canderile
该文档为用k-均值聚类确定促销方法和目标的决策支持系统讲解资料，讲解的还不错，感兴趣的可以下载看看…………………………
标签： 决策支持系统
上传时间： 2021-10-30
上传用户：zhaiyawei
该文档为基于神经网络和聚类的预测算法简介文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： 神经网络
上传时间： 2021-11-19
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