實現聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數K，將n個對象分到K個類中去，使得類內對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。 缺點：產生類的大小相差不會很大，對于臟數據很敏感。 改進的算法：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）。 以下是循環的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據與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，下面就再轉到2。 4，這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數據量。
標簽： K均值算法 聚類
上傳時間： 2015-04-03
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相信很多人都有對此算法有過詳細的了解,確實這個算法最K乘積問題應用的還是很廣泛的
標簽： 算法
上傳時間： 2015-04-24
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實現聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數K，將n個對象分到K個類中去，使得類內對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。
上傳時間： 2014-12-21
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單純形法算法,int K,M,N,Q=100,Type,Get,Let,Et,Code[50],XB[50],IA,IAA[50],Indexg,Indexl,Indexe float Sum,A[50][50],B[50],C[50]
標簽： 50 Indexg Indexe Indexl
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：頂得柱
一個聚類算法用K-mean處理后迭代，論文發表在PAK
標簽： K-mean 聚類算法 迭代
上傳時間： 2013-12-09
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數據挖掘算法。K-Means聚類數據挖掘算法。該算法是用Java語言編寫的。
標簽： K-Means Java 數據挖掘算法 聚類
上傳時間： 2016-04-22
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1.Fisher分類算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近鄰算法 5.K-近鄰法 6.剪輯近鄰法和壓縮近鄰法 7.二叉決策樹算法
標簽： Fisher 算法 分類算法 決策樹算法
上傳時間： 2016-08-12
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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）。 以下是循環的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據與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，下面就再轉到2。 4，這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數據量。 這里是MAtlab源代碼。
標簽： medoids mediod 聚類算法 對象
上傳時間： 2013-12-26
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K-MEANS聚類算法，以及PSO和QPSO算法改進K-MEANS算法，breastcancer數據驗證了該分類模型的有效性
標簽： K-MEANS 聚類算法
上傳時間： 2016-08-11
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數據挖掘算法，K-means聚類算法源代碼，用于聚類分析
標簽： 數據挖掘算法
上傳時間： 2015-04-11
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