机器学习工具类似weka平台ELKI平台

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Spark MLlib机器学习实践---高清版 Spark快速数据处理完整版 Spark高级数据分析 (美) 三篇高清pdf文档 都是spark 和大数据分析 分类 预测相关的很好的书籍 适合入门到精通

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基于重叠度的层次聚类算法

择合适的聚类数和准确划分簇间重叠的数据是聚类分析领域两个被广泛研究的问题．提出 了一个基于重叠度的层次聚类算法(CCSLM)，该算法基于重叠度的衡量，而且不需要预先指定聚类数， 能够很好地解决以上两个问题．算法根据每两簇之间的重叠情况自动运行或停止，从而准确划分簇间 重叠的数据，并自动确定最佳聚类数．通过图像分割应用表明算法的有效性和鲁棒性．还把它和其他聚 类算法进行比较和分析，以证明该算法的优越性．

FCM聚类算法介绍

FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。

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基于免疫规划的K—means聚类算法

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