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最大最小K-means聚类算法
最大最小K-means聚类算法
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聚类算法
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用C语言写的K-means聚类算法,有助于初学者的学习使用
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最大最小聚类代码
浏览:195
5星 · 资源好评率100%
模式识别聚类分析中的最大最小聚类方法,对给定的样本数据(7个),通过聚类分类,返回类别编号,代码有注释能直接运行主函数。
最大最小K-means聚类算法源码
浏览:119
适用于初学者的k-means聚类算法源代码,纯C代码,简单易懂。
K-means聚类算法
浏览:45
k-means算法。它不仅是最简单的聚类算法,也是最普及且最常用的。k-means算法是一种基于形心的划分数据的方法。我们给定一个数据集DD,以及要划分的簇数kk,就能通过该算法将数据集划分为kk个簇。一般来说,每个数据项只能属于其中一个簇。具体方法可以这样描述: 假设数据集在一个mm维的欧式空间中,我们初始时,可随机选择kk个数据项作为这kk个簇的形心Ci,i∈{1,2,…k}Ci,i∈{1,
k-means聚类算法实现
浏览:101
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
K-means聚类程序
浏览:171
这是k-means的MATLAB程序,主要用于各种数据的聚类等情况
k-means-constrained:K均值聚类-受最小和最大聚类大小限制
浏览:103
k均值约束 K-均值聚类实现,可以为每个聚类指定最小和/或最大大小。 通过将K-means实现公式化为最小成本流(MCF)线性网络优化问题,它可以修改集群分配步骤(EM中的E)。 然后,使用成本缩放推入重新标记算法解决此问题,并使用这是一种快速的C ++实现)。 该软件包的灵感来自 。 Bradley等人提出的原始最低成本流(MCF)网络。 已被修改,因此最大群集大小和最小群集大小也可以指定。
模式识别最小最大聚类算法
浏览:148
4星 · 用户满意度95%
这是一个模式识别聚类的小程序,欢迎大家下载使用,很好用的,谢谢MMMMMMMMMMMMMMMM MMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMM
最大最小距离算法
浏览:56
4星 · 用户满意度95%
针对k-means算法的缺点提出的最大最小距离算法,是改进的聚类算法
Python实现K-means聚类算法
浏览:171
5星 · 资源好评率100%
用python写的一个k-means聚类算法的实现,测试数据在压缩包的data.txt中,结果通过图示的方法进行直观展示。
聚类算法最大最小距离
浏览:96
4星 · 用户满意度95%
最大最小距离聚类算法 模式识别 聚类算法
MaxMinDis_最大最小聚类_
浏览:92
最大最小距离法是模式识别中一种基于试探的类聚算法,它以欧式距离为基础,取尽可能远的对象作为聚类中心。因此可以避免K-means法初值选取时可能出现的聚类种子过于临近的情况,它不仅能智能确定初试聚类种子的个数,而且提高了划分初试数据集的效率。 该算法以欧氏距离为基础,首先初始一个样本对象作为第1个聚类中心,再选择一个与第1个聚类中心最远的样本作为第2个聚类中心,然后确定其他的聚类中心,直到无新
最大最小蚁群算法
浏览:58
5星 · 资源好评率100%
最大最小蚁群算法VC程序 最大最小蚁群算法最大最小蚁群算法
k-means聚类
浏览:163
K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。
最小最大距离点聚类
浏览:118
对20个二维(三维)数据点分别按照最大、最小、平均距离的测度进行了聚类,输出结果为2类点
用matlab实现最大最小距离聚类算法
浏览:30
5星 · 资源好评率100%
用最大最小距离实现聚类的matlab函数,只要有样本就能实现了!!
kmeans聚类案例
浏览:198
kmeans聚类的案例,包含测试的模拟数据xml文件,kmeans聚类分析代码
论文研究-基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法.pdf
浏览:89
针对现有的基于流形距离的聚类算法对“绝对流形”数据集较“相对流形”数据集聚类效果佳和参数[ρ]在较大范围内变化时,聚类性能较差等问题,提出基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法。该算法通过用属性划分和最大最小距离选择初始聚类中心,以改进的流形距离和粗糙集优化k-means,并结合终止判断条件以达到解决边界数据聚类问题和提升聚类效果的目的。仿真结果表明:该算法对“绝对流形”和“相对流形”数据
奇偶排序算法的并行实现
浏览:173
5星 · 资源好评率100%
利用mpi进行奇偶排序的实现,有较好的性能和可扩展性
python实现k-means聚类
浏览:134
3星 · 编辑精心推荐
python实现k-means聚类,利用的库有numpy sklearn,利用matplot绘图
k-means聚类 动画演示
浏览:172
3星 · 编辑精心推荐
用动画效果 帮助新手理解K-means聚类,有数据,有动画
java实现k-means算法
浏览:21
4星 · 用户满意度95%
java语言实现对mysql数据库表中某个字段实现k-means算法,并将处理后的数据写入新表
论文研究-基于k-means聚类算法的研究 .pdf
浏览:135
5星 · 资源好评率100%
基于k-means聚类算法的研究,黄韬,刘胜辉,本文首先分析研究聚类分析方法,对多种聚类分析算法进行分析比较,讨论各自的优点和不足,同时针对原k-means算法的聚类结果受随机��
堆算法 最大堆 最小堆
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4星 · 用户满意度95%
数据结构课程设计 堆算法 最大堆 最小堆 相关堆算法
最大最小距离聚类,最大最小距离聚类算法,Python
浏览:120
用手肘法确定聚类数目,进行聚类,实现较好地聚类
简单分治算法求最大最小
浏览:34
我叫什么名字,我来自哪里,我喜欢搞什么技术
最大流,最大流最小费用算法
浏览:187
4星 · 用户满意度95%
最大流,最大流最小费用算法,包括代码,测试数据,结果,已测试,完全正确。
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