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文章/文档  SQL Clustering

SQL Clustering

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其他书籍  台湾人对聚类算法的一个介绍。分群法（clustering）是一種最普遍將資料分類成群的方法

台湾人对聚类算法的一个介绍。分群法（clustering）是一種最普遍將資料分類成群的方法，其主要的目的乃在於找出資料中較相似的幾個群組。

https://www.eeworm.com/dl/542/132991.html

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其他书籍  Towards domain independent speaker clustering

Towards domain independent speaker clustering

https://www.eeworm.com/dl/542/135472.html

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Java书籍  Jboss官方的关于群集介绍的付费书籍,其中包括HA-JNDI,clustering EJB,Http session clustering及Farming等内容

Jboss官方的关于群集介绍的付费书籍,其中包括HA-JNDI,clustering EJB,Http session clustering及Farming等内容

https://www.eeworm.com/dl/656/138691.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.

https://www.eeworm.com/dl/650/139302.html

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人工智能/神经网络  基于模型聚类算法的matlab实现 This does the entire MB Clustering given a set of data. It only does the 4 basic

基于模型聚类算法的matlab实现 This does the entire MB Clustering given a set of data. It only does the 4 basic models, unequal-unknown priors. It returns the BESTMODEL based on the highest BIC.

https://www.eeworm.com/dl/650/146383.html

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人工智能/神经网络  一个增量文本聚类的算法。参考文献： Wai-chiu Wong, Ada Wai-chee Fu, Incremental Document Clustering for Web Page Cl

一个增量文本聚类的算法。参考文献： Wai-chiu Wong, Ada Wai-chee Fu, Incremental Document Clustering for Web Page Classification.

https://www.eeworm.com/dl/650/154321.html

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人工智能/神经网络  一个投影聚类算法及其数据集生成源码。参考文献： Eric K.K. Ng, A. Fu : Efficient algorithm for Projected Clustering,

一个投影聚类算法及其数据集生成源码。参考文献： Eric K.K. Ng, A. Fu : Efficient algorithm for Projected Clustering,

https://www.eeworm.com/dl/650/154324.html

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书籍源码  Form1.cs是应用聚类算法DBSCAN (Density-Based Spatical Clustering of Application with Noise)的示例

Form1.cs是应用聚类算法DBSCAN (Density-Based Spatical Clustering of Application with Noise)的示例，可以通过两个参数EPS和MinPts调节聚类。DBSCAN.cs是全部算法的实现文件，聚类算法的进一步信息请参考“数据挖掘”或者相关书籍。聚类示例数据来自于sxdb.mdb，一个Access数据库。 ...

https://www.eeworm.com/dl/532/157149.html

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人工智能/神经网络  FCMDEMO displays a GUI window to let you try out various parameters in fuzzy c-means clustering fo

FCMDEMO displays a GUI window to let you try out various parameters in fuzzy c-means clustering for 2-D data. You can choose the data set and clustering number from the GUI buttons at right, and then click "Start" to start the fuzzy clustering process.

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