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kmeans_cluster
- 数据挖掘聚类算法kmean算法-data mining algorithm for clustering algorithm kmean
kmean
- 这是模式识别中关于k均值动态聚类算法的matlab源码-This is the pattern recognition on the k-means clustering algorithm Matlab FOSS
Kmedoid
- Kmedoid 是类似于Kmean的Clustering method。
kkmeans
- 自己做的一个kmean聚类程序,里面有例子和聚类程序
kmean
- 模式识别算法 k均值和感知器算法的具体实现实例
kmean
- 用于模式识别的MATLAB源代码,准确性高,比较好用.
kmean
- matlab程序，用于人脸识别的K均值算法程序，非常有用。
Kmean
- 利用数据挖掘知识和vb实现K-均值聚类分析，本程序提供了训练样本和测试样本， 经过训练正确率达70-76％
Kmeans
- 包含两个文件KMEAN.h,KMEAN.CPP,使用方法非常简单，将数据存成.dat文件，即可对其进行Ｋ均值聚类
kMean
- k-mean算法演示，利用手工输入点通过k类自动聚合
kmean
- k-均值聚类 小算法实例 （将8组4维数据分成6类）
KMEAN
- 聚类分析算法中的最基本的K均值算法C++实现程序
Kmean
- 神经网络中的K-MEAN聚类算法，并在MFC中以主观形式显示学习过程。
KMEAN
- 神经网络的好程序，自己写的
kmeansimage
- 这是一个用Kmean处理图像的matlab文件
kmean
- 基于k均值聚类学习算法的rbf神经网络实现
kmeans111
- kmeans算法的源代码-kmeans algorithm source code
MyKmeans
- 实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去
KMEANS
- 经典统计方法：k-means聚类分析源程序-classical statistical methods : k-means clustering source
lmm_mKMEANS
- keams c编的，简单好用！sadfashfduyir-Keams c series, simple and easy! Sadfashfduyir