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K_means对数据的分类应用 评分:

用Python来实现聚类分析,一个数据集,后面自己写一个测试集,就可以分类,K_means对数据的分类应用
2018-05-14 上传大小:415B
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k_means c++源代码

C++ 版的K_means 源代码,分类效果很好,

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应用WEKA进行数据分类

WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中,这是有原因的。 在这两个任务中,都有一个目标属性(输出变量)。我们希望根据一个样本(WEKA中称作实例)的一组特征(输入变量),对目标进行预测。为了实现这一目的,我们需要有一个训练数据集,这个数据集中每个实例的输入和输出都是已知的。观察训练集中的实例,可以建立起预测的模型。有了这个模型,我们就可以对新的输出未知的实例进行预测了。衡量模型的好坏就在于预测的准确程度。 在WEKA中,待预测的目标(输出)被称作Class属性,这应该是来自分类任务的“类”。一般的,若Class属性是分类

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利用KNN对数据进行分类

本代码可以实现matlab中KNN对数据的分类,以iris经典数据集为例,分类准确率较高。

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基于K_means聚类算法的分析及应用

基于K_means聚类算法的分析及应用.pdf

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用CNN用来对自己的数据分类

这个CNN工具箱只用改一两个地方就可以对自己的数据集分类了 比github上的deeplearning的工具箱里的CNN改动要简单

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简单聊聊深度学习在遥感分类中的应用价值

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深度卷积神经网络在高分辨率遥感影像场景分类中的应用

是一篇有关深度学习的利用预训练网络对遥感图像进行分类的论文,原文是英文的,题目是我翻译的

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K_means聚类算法研究及应用

通过K_means聚类算法研究及应用来实现客户细分

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K均值的C++算法

C++代码实现K均值算法,数据自己手动输入 K_Means

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BP神经网络(鸢尾花分类)C++代码

BP神经网络(鸢尾花分类)C++代码.rar 将Iris(鸢尾花)数据集分为训练集(Iris-train.txt)和测试集(Iris-test.txt),分别含75个样本,每个集合中每种花各有25个样本。

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基于LDA的改进K_means算法在文本聚类中的应用

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基于k_means和SVM的银行个人信用评估应用_戴德宝

基于k_means和SVM的银行个人信用评估应用_戴德宝。。。。。

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基于遗传算法的K_means初始化EM算法及聚类应用

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基于weka的数据分类分析实验报告.

数据挖掘课程中,关于分类算法的课程实验报告,要求使用weka工具完成。

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数据曲线K_means聚类分析

用于负荷数据曲线分析,输入曲线数据,输出分类结果,并可视化显示聚类效果。该方法采用均一化、曲线平滑、特殊值处理、DB值评价聚类结果、自动选择聚类数等过程,能够较好的完成曲线数据处理。

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K_MEANS算法实现,附带数据

附带了150个4维数据,300个9维数据,68040个9维和16维数据,以文件的方式输出结果。

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RBM-on-Classification RBM在分类上的应用

RBM-on-Classification,用RBM所做的分类,里面包含源码和数据集,独立于任何工具箱,整个就是一个工程,里面有仿真和图像,还有各种有用的数据函数

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SOM数据集,用于机器学习中SOM分类使用

用于SOM自组织特征映射神经网络学习数据集,机器学习之自组织特征映射神经网络(SOM)python实现

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对iris数据进行分组分类

对IRIS数据集进行分组,分类

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二维数据分类

本文是对常见的二维特征数据进行简单的分类实现,本文是基于matlab,对两类图片进行了分类

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