神經網絡中的競爭網絡聚類
標簽： 神經網絡 網絡 聚類
上傳時間： 2014-08-25
上傳用戶：wqxstar
聚類研究，實現了基于距離，基于密度和改進算法
標簽： 聚類
上傳時間： 2015-03-10
上傳用戶：qiao8960
數據挖掘中k-means聚類算法的實現源代碼
標簽： k-means 數據挖掘 聚類算法 源代碼
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：as275944189
數據挖掘中的聚合層次聚類算法，有完整的注釋
標簽： 數據挖掘 層次聚類 算法
上傳時間： 2015-03-15
上傳用戶：qazxsw
模糊C均值聚類的MATLAB實現，其中包含了10個MATLAB函數
標簽： MATLAB 模糊 均值聚類
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：jcljkh
模式識別中關于C均值的聚類算法的程序,輸入點進行聚類.
標簽： 模式識別 聚類算法 程序 聚類
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：黃華強
模式識別中關于感知器算法的程序,輸入點進行聚類.
標簽： 模式識別 算法 程序 輸入
上傳用戶：zhangzhenyu
一種基于蟻群算法的聚類組合方法，具體可以查看里面書的內容。
標簽： 蟻群算法 聚類 組合
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：huyiming139
K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m，其中n為樣本數，k為類別數，m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優的缺點，本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。
標簽： 均值聚類 聚類 算法 批處理
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
由于K－均值聚類算法局部最優的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優的特點。因此，用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明，平均每次對K結果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為0，因此正考慮采用凸包約束進行模擬聚類，相關工作正在進行。很快將奉獻給各位朋友。
標簽： 均值聚類 算法 局部
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