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聚類算法

DBSCAN是一種性能優(yōu)越的基于密度的空間聚類算法．利用基于密度的聚類概念

DBSCAN是一種性能優(yōu)越的基于密度的空間聚類算法．利用基于密度的聚類概念，用戶只需輸入一個參數(shù)，DBSCAN算法就能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的類，并可以有效地處理噪聲．這里是用C# 編寫的，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測試數(shù)據(jù)的代碼。

標(biāo)簽： DBSCAN 密度性能優(yōu)越聚類算法

上傳時間： 2013-12-17

上傳用戶：kelimu
聚類算法：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

聚類算法：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。這里是MAtlab源代碼。

標(biāo)簽： medoids mediod 聚類算法對象

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：txfyddz
K-means聚類算法的java實(shí)現(xiàn)描述！有詳盡的說明

K-means聚類算法的java實(shí)現(xiàn)描述！有詳盡的說明，對初學(xué)者非常有用！

標(biāo)簽： K-means java 聚類算法

上傳時間： 2013-12-24

上傳用戶：love_stanford
本程序?yàn)槟：垲愃惴ㄔ趫D像分類中的應(yīng)用。（圖像的大小為30*30）。

本程序?yàn)槟：垲愃惴ㄔ趫D像分類中的應(yīng)用。（圖像的大小為30*30）。

標(biāo)簽： 30 程序模糊聚類圖像分類

上傳時間： 2013-12-19

上傳用戶：gundan
FCM算法是一種基于劃分的聚類算法

FCM算法是一種基于劃分的聚類算法，它的思想就是使得被劃分到同一簇的對象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改進(jìn)，普通C均值算法對于數(shù)據(jù)的劃分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊劃分。在介紹FCM具體算法之前我們先介紹一些模糊集合的基本知識。

標(biāo)簽： FCM 算法分聚類算法

上傳時間： 2014-11-28

上傳用戶：lgnf
f聚類算法 mathematica程序

f聚類算法 mathematica程序

標(biāo)簽： mathematica 聚類算法程序

上傳時間： 2016-09-30

上傳用戶：xieguodong1234
一個利用KDD1999數(shù)據(jù)集而完成的改進(jìn)K-means聚類算法的實(shí)現(xiàn).

一個利用KDD1999數(shù)據(jù)集而完成的改進(jìn)K-means聚類算法的實(shí)現(xiàn).

標(biāo)簽： K-means 1999 KDD 數(shù)據(jù)集

上傳時間： 2016-10-01

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K-Means動態(tài)聚類算法源程序使用K-Means實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法

K-Means動態(tài)聚類算法源程序使用K-Means實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法

標(biāo)簽： K-Means 聚類算法動態(tài) 源程序

上傳時間： 2016-10-14

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ClustanGraphics聚類分析工具。提供了11種聚類算法。 Single Linkage (or Minimum Method, Nearest Neighbor) Complete Li

ClustanGraphics聚類分析工具。提供了11種聚類算法。 Single Linkage (or Minimum Method, Nearest Neighbor) Complete Linkage (or Maximum Method, Furthest Neighbor) Average Linkage (UPGMA) Weighted Average Linkage (WPGMA) Mean Proximity Centroid (UPGMC) Median (WPGMC) Increase in Sum of Squares (Ward s Method) Sum of Squares Flexible (ß space distortion parameter) Density (or k-linkage, density-seeking mode analysis)

標(biāo)簽： ClustanGraphics Complete Neighbor Linkage

上傳時間： 2014-01-02

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KMEANS聚類算法實(shí)現(xiàn)程序

KMEANS聚類算法實(shí)現(xiàn)程序，程序分為兩個部分，包括數(shù)據(jù)和KMEANS聚類算法實(shí)現(xiàn)程序，并有詳細(xì)的注釋．

標(biāo)簽： KMEANS 聚類算法程序

上傳時間： 2014-01-20

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