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k-medoids聚类算法源代码
k-medoids聚类算法源代码
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k-medoids聚类算法源代码,内含一个.cpp文件,一个.h文件
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kmeans聚类算法和k-medoids聚类算法 matlab代码.rar
浏览:196
5星 · 资源好评率100%
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,k-medoids聚类算法同样有效
k-medoids聚类matlab实现
浏览:88
5星 · 资源好评率100%
matlab下实现的k-medoids聚类算法
Kmeans.zip(K聚类算法源代码)
浏览:186
3个matlab程序源代码,含有工具箱函数版本与纯手工Kmeans算法源码
K-medoids聚类源代码(K-means改进)
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4星 · 用户满意度95%
K-medoids聚类算法为K-means算法的改进,k均值算法未计算一个新的点作为聚类中心点,K-medoids遍历原有数据点选择一个最优点(距离最小)为中心点。适用于分类数据。
聚类 k-means k-medoids代码实现
浏览:31
数据挖掘k-means k-medoids python代码实现 含测试数据
数据挖掘聚类算法的k-medoids
浏览:18
4星 · 用户满意度95%
一个基本的数据挖掘聚类算法,实现了聚类的基本功能,有很好的可读性。VS2005开发工具,C++语言。
聚类Kmeans和Kmedoids算法
浏览:56
5星 · 资源好评率100%
主要是添加了Kmeans和Kmedoids算法的java实现。
K短路径算法源码
浏览:74
在作者网站上下载的,方便参考
k medoid的研究还算法
浏览:89
k medoid的研究还算法
python 版本的k-means算法
浏览:173
python 版本的k-means算法 可选择类别数量,运行之前需要安装numpy与matplotlib
基于MATLAB实现的kmeans聚类算法和k-medoids聚类算法
浏览:145
5星 · 资源好评率100%
使用MATLAB实现kmeans聚类算法和k-medoids聚类算法 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,k-medoids聚类算法同样有效
k_medoids.zip_K Medoids_K._K——medoids_k-medoids聚类_聚类算法实现
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采用MATLAB实现k-medoids聚类算法
【老生谈算法】K-medoids聚类matlab程序.docx
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5星 · 资源好评率100%
matlab算法
基于改进k-medoids算法的XML文档聚类 (2015年)
浏览:105
XML文档由于其自身的可扩展性、半结构化和自描述性等特点,已成为数据表示和交换的数据格式标准。一个高效、快速的XML文档聚类机制能够大幅缩短信息检索时间,提高数据查询的效率,挖掘出潜在的信息价值。为此,提出一种改进的k-medoids算法对XML文档进行聚类。运用模糊聚类方法确定聚类个数,利用遗传算法的全局最优的搜索能力求解最佳聚类中心点或质心,从而提高大规模XML文档集的聚类质量。实验结果表明,
Kmedoids:kmedoids聚类算法的非常快速的matlab实现-matlab开发
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这是一个完全矢量化版本的 kmedoids 聚类方法(http://en.wikipedia.org/wiki/K-medoids )。 它通常比kmeans算法更健壮。 请尝试以下代码进行演示: 关闭所有; 清除; d = 2; k = 3; n = 500; [X,label] = kmeansRnd(d,k,n); y = kmedoids(X,k); plotClass(X,label);
k-means聚类算法实现
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1.首先,我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量,最好快速地查看一下数据,并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量,在上面的图形中是“X”。 2.每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类,然后将这个点分类为最接近它的组。 3.基于这些分类点,我们通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心。 4.对一组迭代重复这些步骤。你还可
聚类算法源代码及示例代码
浏览:13
4星 · 用户满意度95%
聚类的算法代码,并附有例子。其中的pdf文件对算法的具体使用及方法做集体的介绍。来源于百度文库
Python从零实现 K-mean 和K-中心点聚类算法的样本数据
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Python从零实现 K-mean 和K-中心点聚类算法的样本数据
K中心点聚类算法
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最传统的K中心点聚类算法,具有易陷入局部最优和随机选取质心的缺点
四种聚类算法源代码及示例代码
浏览:139
5星 · 资源好评率100%
FCM Kmeans Kmedia等四种聚类的matlab代码~~
K-medoidsK中心算法
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5星 · 资源好评率100%
K-medoid算法,一个适合于初学者的程序,简单易懂!!
数据挖掘k-medoids
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数据挖掘k-medoids实现waveform聚类以及图像的分割,博客地址: https://blog.csdn.net/u011403848/article/details/83275914
k-medoids C源代码_C语言_k-medoids_
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用C语言实现简单的k-medoids算法
方差优化初始中心的K-medoids聚类算法* (2015年)
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针对快速K-medoids聚类算法存在密度计算复杂耗时和初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于邻域的K-medoids算法的邻域半径需要人为给定一个调节系数的主观性缺陷,分别以样本间距离均值和相应样本的标准差为邻域半径,以方差作为样本分布密集程度的度量,选取方差值最小且其间距离不低于邻域半径的样本为K-medoids的初始聚类中心,提出了两种方差优化初始中心的K-medoids算法。在UCI
粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法* (2015年)
浏览:99
针对快速K-medoids聚类算法所选初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于粒计算的K-medoids算法构造样本去模糊相似矩阵时需要主观给定阈值的缺陷,提出了粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法。该算法结合粒计算与最大最小距离法,优化K-medoids算法初始聚类中心的选取,选择处于样本分布密集区域且相距较远的K个样本作为初始聚类中心;使用所有样本的相似度均值作为其构造去模糊
基于改进粒计算的K-medoids聚类算法 (2014年)
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针对传统K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、收敛速度缓慢以及聚类精度不够高等缺点,提出一种基于改进粒计算、粒度迭代搜索策略和优化适应度函数的新算法。该算法利用粒计算思想在有效粒子中选择K个密度大且距离较远的粒子,选择其中心点作为K个聚类初始中心点;并在对应的K个有效粒子中进行中心点更新,来减少迭代次数;采用类间距离和类内距离优化适应度函数来提高聚类的精度。实验结果表明:该算法在UCI多个
k_medoids.rar_K聚类_k medoids matlab_k-medoids聚类_k-medoid算法_异常数据
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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后的消耗—E(Or)。选择E最小的那个Or来
k-medoids.rar_k-medoids_k-medoids算法_k-medoids聚类_分类算法_聚类分类
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k-medoids聚类算法对数据进行分类处理
改进k_means聚类算法c代码
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5星 · 资源好评率100%
c实现改进的k_means算法可以解决孤立点的问题,但只能在有一个主属性的情况下才适用,计算任意维中心点, 并进行分类数据以文本的形式读入,以文本的形式输出。
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k-medoids源代码.rar
(4个子文件)
k-medoids源代码
medoids.cpp
2KB
65871586medoids.rar
1KB
www.pudn.com.txt
218B
medoids.h
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zzk09
2013-12-19
代码不错,只不过不完整,需进行完善!
一人之下
2012-08-06
有没有输入文件啊分享一下呗,那样更全更好
zenLoner
2012-07-12
这个聚类算法不错,根据它改了一个自己的
晴雨
2013-03-15
初学者,谢谢分享
ydp2tlh
2013-09-24
不能运行好
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chentongxingzheng
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