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整理好的python聚类算法,包括了K均值算法、lqv聚类算法等,让你写论文拿着就能用!!!亲测好用! 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学,但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。 在数据挖掘中,聚类也是很重要的一个概念。
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聚类算法拿着就用!!!
LVQ聚类算法(神经网络)拿来就用!.docx 146KB
层次聚类法.docx 13KB
各种聚类算法对比
BIRCH聚类.py 796B
高斯混合模型聚类.py 816B
光谱聚类.py 782B
Mini-Batch K-均值.py 813B
均值漂移聚类.py 751B
层次聚类.py 785B
亲和力传播聚类.py 794B
OPTICS 聚类.py 762B
.idea
.gitignore 50B
workspace.xml 7KB
各种聚类算法对比.iml 336B
misc.xml 200B
modules.xml 307B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 3KB
profiles_settings.xml 174B
k-均值聚类.py 785B
建立数据集.py 519B
DBSCAN聚类.py 763B
层次聚类代码聚类
层次聚类.py 921B
.idea
.gitignore 50B
workspace.xml 3KB
misc.xml 200B
modules.xml 271B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 3KB
profiles_settings.xml 174B
聚类.iml 336B
k-均值聚类拿着就用!.docx 21KB
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