應(yīng)用FCM（模糊c均值聚類）算法到文本聚類 采用兩種方法計算文本相似度 采用ShootSeg分詞 采用sogou互聯(lián)網(wǎng)詞庫簡化特征值計算
應(yīng)用FCM（模糊c均值聚類）算法到文本聚類 采用兩種方法計算文本相似度 采用ShootSeg分詞 采用sogou互聯(lián)網(wǎng)詞庫簡化特征值計算...
相似度計算技術(shù)資料
?? 資源總數(shù)：12049
?? 源代碼：26465
?? 相似度計算全部資料 (12049個)
6.1 簡介 6.2 資料的表示 6.3 相似度的計算與測量 6.4 分群法的采用 6.5 分割式分群法 6.6 非分割式分群法 6.7 分群法在大型資料集合之設(shè)計 6.8 評估分群的結(jié)
6.1 簡介 6.2 資料的表示 6.3 相似度的計算與測量 6.4 分群法的采用 6.5 分割式分群法 6.6 非分割式分群法 6.7 分群法在大型資料集合之設(shè)計 6.8 評估分群的結(jié)...
采用標(biāo)準(zhǔn)的 Levenshtein Distance 算法計算兩個文件的相似度。 2。 程序使用簡單。選入多個文件
采用標(biāo)準(zhǔn)的 Levenshtein Distance 算法計算兩個文件的相似度。 2。 程序使用簡單。選入多個文件，然后按分析便個分析出兩個文...
隨機共振相似度的Matlab計算程序
隨機共振相似度的Matlab計算程序，計算看出輸入-輸出的相似度S隨著噪音的標(biāo)準(zhǔn)差的增大而不斷得到改善，直到增大至一飽和值為止...
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各...
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各...
k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個
k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個...
文本相似度比較```很好的`
文本相似度比較```很好的`...
基于相似度聚類分析方法的異常入侵檢測系統(tǒng)的模型及實現(xiàn)
基于相似度聚類分析方法的異常入侵檢測系統(tǒng)的模型及實現(xiàn)...
gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚類算法Gmeans ,使用了3種相似度函數(shù),cosine,euclidean ,K
gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚類算法Gmeans ,使用了3種相似度函數(shù),cosine,euclidean ,K...