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noseecluster
- 聚类分析技术有着广泛应用.因为在对图像进行聚类分析时,通常缺少可资利用的先验知识,所以需要采用无监督的聚类算法.为了适应图像检索的需要,提出了一种新型的无监督聚类方法,即根据离群点信息来自动确定聚类算法的终止时机.此方法还弥补了现有聚类算法在离群点识别、使用上的缺欠.为验证其可行性,用其改进了CURE和ROCK两个经典算法.实验表明,改进后的两个算法都能自动终止,并能取得优于以往的聚类效果. -clustering analysis t
MergeCenter
- k均值聚类方法的c代码，并且带有聚类数据，适用于刚刚接触该算法的初学者-k-means clustering method c code, and with the clustering data, applicable to just access to the algorithms for beginners
c-jun
- 模式识别的聚类方法：C－均值算法，求得不同的分类-Pattern Recognition Clustering Method: C-means algorithm to obtain the classification of different
FCMVB
- 模糊聚类和硬聚类实现的VB代码: 1利用模糊理论的聚类方法把数据分类 2直接利用硬聚类方法把数据分类-Fuzzy Clustering and hard to achieve clustering of VB code: 1 using fuzzy clustering method to the theory of data classification 2 direct access to hard clustering m
clustering
- 1. 分层次聚类法（最短距离法） 2. 最简单的聚类方法 3. 最大距离样本 4. K 平均聚类法（距离平方和最小聚类法） -1. Hierarchical clustering method (the shortest distance method) 2. The simplest clustering method 3. The maximum distance the sample 4. K average clu
cindy
- 用java实现的一种聚类方法， 应用了iris这个非常出名的数据 和glass这个非常出名的数据,很不错的，值得大家看看。-Using java realize a clustering method, applied to this very well-known iris data and the glass of this very well-known data, it is good, it is worth to s
Birch.tgz
- Birch:这是一种综合的层次聚类的方法，它介绍了两个概念，聚类特征和聚类特征树，它们是用来表示聚类的。这些结构能够帮助聚类方法能运行得更快，能够处理大数据量。-Birch: It is a comprehensive hierarchical clustering method, it introduces two concepts, clustering features and clustering feature tree, w
clustering
- 一种新颖的聚类方法，能够很好的用于图象分割方面。-A novel clustering method can be very good for the image segmentation context.
k_Mean
- K聚类分析，通过使用欧式距离，K聚类方法显示聚类结果，用于分类-K cluster analysis, using Euclidean distance, K show the clustering results of clustering method for classification
kc01
- 采用均值聚类方法对图像进行分割的一个程序-Means clustering method using image segmentation of a program
GCluser
- 分级聚类算法：包括k-mean max-dist min-dist 程序使用方法： 程序中打开文件“.dat”-》选择聚类方法-》显示数据 .dat文件格式： 分成几类 输入样本维数 样本个数 下面依次为样本特征向量-Hierarchical clustering algorithms: including k-mean max-dist min-dist procedure to use: program
c_modify
- 在matlab环境下利用c均值聚类方法解决非监督分类问题-Matlab environment in the use of c-means clustering method to solve the problem of non-supervised classification
kMeansCluster
- K-均值聚类，比较好的聚类方法，应用广泛-K-means clustering, a better clustering method, widely used
textFCM
- 应用FCM（模糊c均值聚类）算法到文本聚类 采用两种方法计算文本相似度 采用ShootSeg分词 采用sogou互联网词库简化特征值计算-err
kcluster
- 一种基于软划分方法的聚类方法——模糊k均值法聚类分析。-A division of methods based on soft clustering method- fuzzy k-means cluster analysis.
FuzzyCMean
- 实现了Fuzzy C-Mean的方法，这是一种基于模糊数学的聚类方法，很好用！-Implementation of Fuzzy C-Mean method, which is a math-based Fuzzy Clustering Method, a very good use!
K-Means
- 这是K-neans动态聚类算法的源程序，是人工智能领域很有用的一种聚类方法。-This is K-neans source dynamic clustering algorithm, the field of artificial intelligence are useful in a clustering method.
[matlab]
- 模糊核聚类算法的几篇论文及matlab源码，可以以练代学，更好掌握模糊聚类方法。-Fuzzy Kernel Clustering Algorithm matlab several papers and source code, can be practicing on behalf of science, to better grasp the fuzzy clustering method.
KAV
- KAV是利用Visual C++ 6.0编写的一个小程序，能实现对特定数据结果的文本数据进行聚类分析，所使用的聚类方法是K均值。 -KAV is the use of Visual C++ 6.0 to prepare a small procedure to achieve the outcome of specific data on the text data clustering analysis, the use of t
julei
- 压缩包里面有四个函数，实现了常用的几种模糊聚类方法，附有较详细的注释-There are four functions in the file. these functions fulfills common method of fuzzy cluster. Commments are quite good