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k均值聚类算法分析
- k均值聚类算法分析，采用C++编程技术，提供代码可重用机制 -k-means clustering algorithm analysis, the use of C programming, code reuse mechanism
k均值聚类算法源代码
- K均值聚类算法源代码-K-means clustering algorithm source code
MATLABfuzzy-K-means
- MATLAB 数据挖掘算法，fuzzy-K-means聚类算法源代码，用于模糊聚类分析-MATLAB data mining algorithms, fuzzy-K-means clustering algorithm source code, Fuzzy clustering analysis for the
k-means(matlab)
- 关于k-means聚类算法的MATLAB实现
kmeans_cluster聚类算法的实现
- 数据挖掘中k-means聚类算法的实现源代码-clustering algorithm source code in data mining
对k-means聚类算法的改进
- K均值算法的一个改进算法，简单实用，但是有点简单。-K-means algorithm of an improved algorithm is simple and practical, but a bit simple.
k-average
- k平均聚类算法，实现聚类的图形显示-k average clustering algorithm to achieve the cluster graphics
zhong
- 系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则，该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的，同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序；此外，当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时，如果各簇的形状和大小差别很大，为使误差平方和 Jc 值达到最小有可能出现将大的聚类簇分割的现象。-system clustering algorithm K-means c
k-centers
- 不同于k均值聚类的k中心聚类，2007年SCIENCE文章Clustering by Passing Messages Between Data Points 中的方法-Unlike k-means clustering of the k cluster centers, in 2007 SCIENCE article, Clustering by Passing Messages Between Data Points of the
K-Means
- 聚类算法主要针对k-均值法求解聚类问题，可以用于神经网络。-k-means
K-meansNB
- ：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K— me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记 录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据 集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类
k-means
- 这个文件实现了一维数据的K-均值聚类算法，可以直接运行，但不能处理多维的-This file implements a one-dimensional data, K-means clustering algorithm can be directly run, but you can not deal with multidimensional
K-Mean
- 遥感影像K均值分类算法，针对bmp彩色图像。VC++6.0编程实现。-K means of remote sensing image classification algorithm for bmp color images. VC++6.0 programming.
K-MeansClusteringusing
- K均值聚类的一个实例，附上.dat文件和程序以及运行结果，和大家一起讨论，-K means clustering of an example, attached. Dat files and programs, and operating results, and we can discuss, Oh
K-mean
- K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大(K-means algorithm is a typical distance based clustering algorithm. The distance is used as the evaluation index of similarity, that is, the closer the distanc
常用聚类
- 常用聚类的MATLAB程序，调试均可用。包含k均值聚类、模糊C均值聚类、模糊减法聚类、谱系聚类(Common clustering MATLAB program, debugging are available. Including k-means clustering, fuzzy C-means clustering, fuzzy subtraction clustering, pedigree clustering)
X-means
- 对K-means聚类算法的改进X-means算法。针对K值如何设定的问题，利用BIC准则判断聚类点数量。同时附有两个初始聚类点的选择程序，自己选吧。(The improved X-means algorithm for K-means clustering algorithm. In view of the problem of how to set the K value, the number of clustering point
K-means
- 利用MATLAB实现K均值聚类算法，加深对该算法的理解。(We use MATLAB to achieve K mean clustering algorithm to deepen our understanding of the algorithm.)
k-means-for-iris
- 利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果(The matlab program of clustering iris samples by K-means clustering, including source code, sample data and clustering results)
聚类分析程序
- 包含了各类聚类分析程序。主要包括系统聚类，基于欧氏距离的聚类，变量系统聚类和K均值聚类(It includes all kinds of cluster analysis programs. It mainly includes system clustering, Euclidean distance based clustering, variable system clustering and K-means clustering