當(dāng)前的聚類算法很多，但是都沒有解決關(guān)于邊界點的問題，這個算法提出一種新的觀點。
標(biāo)簽： 聚類算法
上傳時間： 2015-03-29
上傳用戶：源碼3
本文基于層次聚類的局限性，展開了描述，然后提出了解決辦法。
標(biāo)簽： 層次聚類
上傳用戶：teddysha
蟻群算法在聚類中的一個應(yīng)用，不是很具體。希望和大家一起討論這個問題。
標(biāo)簽： 蟻群算法 聚類
上傳用戶：lxm
關(guān)于聚類有效性函數(shù)FP的研究，最后結(jié)果顯示不適用。
標(biāo)簽： 聚類 函數(shù)
上傳用戶：thinode
一種基于最小生成數(shù)的聚類算法，是一個可以的選擇。
上傳時間： 2014-01-04
上傳用戶：sclyutian
聚類算法中常用歐氏距離，這篇文章描述了使用加權(quán)的方法。
上傳時間： 2014-09-05
上傳用戶：Thuan
聚類算法大部分都使用距離來計算相似度，本文探討了無需使用距離的方法。
標(biāo)簽： 聚類算法 分 計算
上傳時間： 2014-12-05
上傳用戶：FreeSky
這是一個改進(jìn)的快速實現(xiàn)模糊c-means聚類算法的程序
標(biāo)簽： c-means 快速實現(xiàn) 模糊 聚類算法
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：yt1993410
聚類算法是基于距離的，但是大多采取單一的歐氏距離，不利于結(jié)果的發(fā)現(xiàn)。
上傳時間： 2015-03-30
上傳用戶：caozhizhi
實現(xiàn)聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數(shù)K，將n個對象分到K個類中去，使得類內(nèi)對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。 缺點：產(chǎn)生類的大小相差不會很大，對于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進(jìn)的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個medoid就標(biāo)識了這個類。步驟： 1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環(huán)的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）； 3，對于每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。 4，這樣循環(huán)直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。
標(biāo)簽： K均值算法 聚類
上傳時間： 2015-04-03
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