聚類算法matlab實(shí)例 聚類算法matlab實(shí)例
資源簡(jiǎn)介：聚類算法matlab實(shí)例 聚類算法matlab實(shí)例
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：開懷常笑
資源簡(jiǎn)介：基于動(dòng)態(tài)的K值均值酸法 matlab 動(dòng)態(tài)聚類K值的算法
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：xaijhqx
資源簡(jiǎn)介：基于matlab的k-means算法 較好的解決了圖像分類聚類的問題
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：waizhang
資源簡(jiǎn)介：1.基于Bayes分類的matlab程序 2.遺傳算法求解函數(shù)優(yōu)化 3.基于matlab的人工免疫算法 4.空間數(shù)據(jù)分析中最常用的是聚類分析(k均值算法代碼) 5.蟻群算法的matlab源碼
上傳時(shí)間： 2016-06-23
上傳用戶：一諾88
資源簡(jiǎn)介：此程序用與圖象 圖形的模式識(shí)別,在VC環(huán)境下實(shí)現(xiàn)matlab的聚類算法
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：頂?shù)弥?/p>
資源簡(jiǎn)介：關(guān)于聚類的運(yùn)用matlab仿真的PAM算法反對(duì)法 個(gè)發(fā)
上傳時(shí)間： 2013-12-31
上傳用戶：aig85
資源簡(jiǎn)介：用matlab實(shí)現(xiàn)聚類算法，注意是層次聚類和未知類別聚類算法！
上傳時(shí)間： 2017-04-15
上傳用戶：zhouchang199
資源簡(jiǎn)介：模糊核聚類算法的幾篇論文及matlab源碼，供大家學(xué)習(xí)交流
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：dsgkjgkjg
資源簡(jiǎn)介：k均值聚類算法源碼 聚類算法學(xué)習(xí)的實(shí)例功能
上傳時(shí)間： 2017-06-28
上傳用戶：腳趾頭
資源簡(jiǎn)介：模糊核聚類算法的幾篇論文及matlab源碼，可以以練代學(xué)，更好掌握模糊聚類方法。
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：372825274
資源簡(jiǎn)介：基于matlab蟻群算法LF解決聚類問題源程序代碼，包括文檔與論文
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：kiklkook
資源簡(jiǎn)介：中心點(diǎn)漂移是一種非監(jiān)督聚類算法（與k-means算法相似，但應(yīng)用范圍更廣些),可用于圖像分割，基于matlab實(shí)現(xiàn)的源碼。 MedoidShift is a unsupervised clustering algorithm(similar to k-means algorithm, but can be used in border application fields), can...
上傳時(shí)間： 2016-03-28
上傳用戶：wab1981
資源簡(jiǎn)介：k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 matlab 源代碼...
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶：2525775
資源簡(jiǎn)介：K-均值聚類算法的編程實(shí)現(xiàn)。包括逐點(diǎn)聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時(shí)間復(fù)雜度是n*k*m，其中n為樣本數(shù)，k為類別數(shù)，m為樣本維數(shù)。這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是相當(dāng)客觀的。因?yàn)槿绻妹棵?0億次的計(jì)算機(jī)對(duì)50個(gè)樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優(yōu)，列舉一遍約66.7天，分...
上傳時(shí)間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
資源簡(jiǎn)介：Solaris環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘算法：birch聚類算法。該算法適用于對(duì)大量數(shù)據(jù)的挖掘。
上傳時(shí)間： 2015-04-22
上傳用戶：redmoons
資源簡(jiǎn)介：k-means聚類算法在二維平面上的可視化實(shí)現(xiàn) 聚類時(shí)可以設(shè)置類數(shù)和迭代閾值 聚類結(jié)果用色彩和類圓清楚的表現(xiàn)出來
上傳時(shí)間： 2015-08-04
上傳用戶：CSUSheep
資源簡(jiǎn)介：用ＶＩＳＵＡＬC++編寫的聚類分析程序,圖像識(shí)別.(各種算法),具有非常大的價(jià)值.
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：xz85592677
資源簡(jiǎn)介：模式識(shí)別的聚類方法：C－均值算法，求得不同的分類
上傳時(shí)間： 2016-01-23
上傳用戶：一諾88
資源簡(jiǎn)介：knn算法是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)常用算法。改算法能夠?qū)崿F(xiàn)分類和聚類。這個(gè)程序是KNN算法的一個(gè)演示程序，希望對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)有所幫助。
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：ynzfm
資源簡(jiǎn)介：采用類平均法實(shí)現(xiàn)聚類分析的算法，并實(shí)現(xiàn)畫圖功能，附有xml數(shù)據(jù)文件，為VB.net語言開發(fā)，運(yùn)行環(huán)境VS2005.
上傳時(shí)間： 2014-12-02
上傳用戶：chenbhdt
資源簡(jiǎn)介：主要是關(guān)于遺傳算法實(shí)現(xiàn)模糊聚類，從而實(shí)現(xiàn)圖像的分割。
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶：caozhizhi
資源簡(jiǎn)介：K-MEANS算法 輸入：聚類個(gè)數(shù)k，以及包含 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫。 輸出：滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類。 處理流程： （1） 從 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心； （2） 循環(huán)（3）到（4）直到每個(gè)聚類不再發(fā)生變化為止 （3...
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：chenjjer
資源簡(jiǎn)介：聚類是對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象的集合無指導(dǎo)地進(jìn)行分組, 聚類算法的好壞接影響采類的效果。采類分析應(yīng)用廣泛, 既能作為一個(gè)獨(dú)立的工其來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析, 也可以作為其它算法的預(yù)處理步驟。
上傳時(shí)間： 2016-07-06
上傳用戶：redmoons
資源簡(jiǎn)介：該算法具有聚類速度快、聚類結(jié)果可讀性好、聚類準(zhǔn)確度高等優(yōu)點(diǎn)，非常適用于高效的網(wǎng)頁在線聚類。
上傳時(shí)間： 2014-12-20
上傳用戶：ls530720646
資源簡(jiǎn)介：這是一個(gè)蟻群算法的螞蟻聚類的程序，大家可以仔細(xì)研究一下，可能對(duì)你有用。
上傳時(shí)間： 2016-07-20
上傳用戶：zsjinju
資源簡(jiǎn)介：K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 ...
上傳時(shí)間： 2016-07-31
上傳用戶：youlongjian0
資源簡(jiǎn)介：K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 ...
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：chenlong
資源簡(jiǎn)介：動(dòng)態(tài)聚類的k均值算法－－用k均值算法解決動(dòng)態(tài)聚類問題
上傳時(shí)間： 2016-09-01
上傳用戶：zhenyushaw
資源簡(jiǎn)介：用matalab實(shí)現(xiàn)的最短距離算法的系統(tǒng)聚類分析對(duì)樣本進(jìn)行分類
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：問題問題
資源簡(jiǎn)介：用c++實(shí)現(xiàn)的CURE聚類算法 這是即DBSCAN算法后出現(xiàn)的基于密度的聚類算法
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：sclyutian
