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
上傳用戶：hullow
k均值聚類算法源碼，比較經典，無解壓密碼
標簽： 均值聚類 算法 源碼
上傳時間： 2014-07-09
上傳用戶：lnnn30
這是一個聚類代碼，里面有分類數據，有MAKEFILE，可以實現模式的分類中
標簽： 聚類 代碼
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：yuchunhai1990
我自己編寫的分層聚類算法，類內采用最大距離，類間采用最小距離實現
標簽： 編寫 分層 聚類算法
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：ywqaxiwang
著名的基因芯片表達數據聚類軟件。esein編寫
標簽： esein 基因芯片 數據 聚類
上傳時間： 2015-03-24
上傳用戶：1427796291
系統聚類算法K-means 屬于聚類分析中一種基本的劃分方法，常采用誤差平方和準則函數作為聚類準則，該算法在處理大數據集時是相對可伸縮且高效率的，同時具有潛在的數據并行性。但是這種算法依賴于初始值的選擇以及數據的輸入順序；此外，當運用誤差平方和準則函數測度聚類效果時，如果各簇的形狀和大小差別很大，為使誤差平方和 Jc 值達到最小有可能出現將大的聚類簇分割的現象。
標簽： K-means 分 聚類算法
上傳時間： 2015-03-25
上傳用戶：zhuoying119
人工免疫網絡,實現分類,聚類,函數尋優等功能,采用matlab編寫.
標簽： matlab 人工免疫網絡 分類 函數
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：liglechongchong
字元辨識系統-利用二元化之後利用類神經網路系統來辨識字原碼
標簽： 系統 二元
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：waizhang
這是一個新的聚類算法設計，是由復旦大學的教授們設計的，值得一讀。
標簽： 聚類 算法設計
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：l254587896
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