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  1. 有关层次聚类算法优秀论文集

  2. 文本聚类是在没有学习的条件下对文本集合进行组织或划分的过程,基本思想是要将相似的文本 划分到同一个类中. 文本聚类技术能够用来发现大规模文本集合的分类体系,以及为文本集合提供一个 概括视图;它在信息自动获取,Web 数据挖掘等领域都有很多的应用。压缩了数十篇基于层次聚类的聚类算法相关论文。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-12-14
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:wuwuinbnu
  1. 数据挖掘层次聚类算法

  2. hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering hierarchical clustering 数据挖掘层次聚类算法!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-01-14
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:xueloveyangjing
  1. 层次聚类算法研究.pdf

  2. 层次聚类算法研究 综述层次聚类算法,并比较其应用的优点与缺点
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-02-09
    • 文件大小:310272
    • 提供者:mary1ivy
  1. 层次聚类算法的java实现

  2. 层次聚类算法的java实现,采用了java控制台输出,同时也建立了txt文档输出。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2010-03-17
    • 文件大小:9216
    • 提供者:steven1130
  1. 层次聚类算法的研究

  2. 层次聚类算法的研究 VC++编写 数据挖掘
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-10-23
    • 文件大小:796672
    • 提供者:yaovincent
  1. 层次聚类算法

  2. 一些常见的聚类算法,层次聚类算法,是非常常用的聚类算法,同时也是被广泛研究的聚类算法。层次聚类本身分为合并和分裂两种实现,在合并算法中,又分基于矩阵理 论的合并和基于图论的合并。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-01-13
    • 文件大小:599040
    • 提供者:liujianxiao123
  1. 凝聚的层次聚类算法 C++

  2. 凝聚的层次聚类C++算法,Agene算法,可立即运行。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2012-06-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:deltapan
  1. 层次聚类算法.rar

  2. 层次聚类算法.rar
  3. 所属分类:Java

  1. 基于重叠度的层次聚类算法

  2. 择合适的聚类数和准确划分簇间重叠的数据是聚类分析领域两个被广泛研究的问题.提出 了一个基于重叠度的层次聚类算法(CCSLM),该算法基于重叠度的衡量,而且不需要预先指定聚类数, 能够很好地解决以上两个问题.算法根据每两簇之间的重叠情况自动运行或停止,从而准确划分簇间 重叠的数据,并自动确定最佳聚类数.通过图像分割应用表明算法的有效性和鲁棒性.还把它和其他聚 类算法进行比较和分析,以证明该算法的优越性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-01-13
    • 文件大小:487424
    • 提供者:cyf355955144
  1. 层次聚类程序

  2. 简单的层次聚类算法matlab程序,可以对txt文本数据进行聚类
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-12-04
    • 文件大小:775
    • 提供者:u010126007
  1. 层次聚类算法C++

  2. 层次聚类算法C++ VS2010 调试运行成功
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-06-22
    • 文件大小:997376
    • 提供者:makenothing
  1. 基于模块性指标优化的层次聚类算法

  2. 基于模块性指标优化的层次聚类算法,王娜,杜海峰,层次形成的正确性决定了层次聚类的质量,通常围绕对象类内类间关系评价实现。本文基于聚类目标,综合考虑类内类间关系,借鉴网络
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-19
    • 文件大小:436224
    • 提供者:weixin_38643307
  1. 层次聚类算法C++.rar.rar

  2. 层次聚类算法C++.rar.rar
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2020-06-07
    • 文件大小:988160
    • 提供者:beau_lily
  1. 基于云平台的层次聚类算法在煤炭产业中的应用

  2. 层次聚类(Hierarchical Clustering)就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解。该聚类方法可以设定聚类的个数,并得到了各个研究和应用领域的广泛应用。煤炭产业中往往希望对煤炭的产品进行聚类分析,从而有助于开发和生产。随着煤炭系统中收集的煤炭数据数量的增多,层次聚类算法由于需要计算大量的相似性矩阵需要大量的内存,原有的层次聚类算法不能有效地处理海量规模数据。文章针对煤炭数据中生成的大规模数据,提出基于云计算平台的分布式层次聚类算法,该算法能够分布式完成相似性矩阵的保存和计算,快速
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-06
    • 文件大小:595968
    • 提供者:weixin_38614391
  1. 层次聚类算法AGNES.zip

  2. 自己用C++实现的AGNES凝聚层次聚类算法,完整的VS2010工程,代码里面包含有测试数据,具有良好的编程风格和详细的注释,可运行得到正确结果。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2020-08-05
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:shandianfengfan
  1. 复杂网络社区挖掘——改进的层次聚类算法

  2. 社区挖掘算法研究是复杂网络分析领域的热点问题。传统层次聚类算法在复杂网络社区挖掘过程中,需要计算所有顶点对之间的相似度。针对这一缺点,在详述了常见相似度计算方法和顶点重要性度量方法的基础上,将ego角色的探测过程引入层次聚类算法,而后只计算其他顶点与ego顶点之间的相似度,提高了社区挖掘效率。最后在不同类型的现实网络中验证了算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-20
    • 文件大小:454656
    • 提供者:weixin_38558623
  1. Python实现简单层次聚类算法以及可视化

  2. 本文实例为大家分享了Python实现简单层次聚类算法,以及可视化,供大家参考,具体内容如下 基本的算法思路就是:把当前组间距离最小的两组合并成一组。 算法的差异在算法如何确定组件的距离,一般有最大距离,最小距离,平均距离,马氏距离等等。 代码如下: import numpy as np import data_helper np.random.seed(1) def get_raw_data(n): _data=np.random.rand(n,2) #生成数据的格式是n个(x,y) _
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:39936
    • 提供者:weixin_38701640
  1. OPE-HCA:用于层次聚类算法的最佳概率估计方法

  2. 优胜劣汰是选择优胜劣汰而消除劣等劣势的原则。该原理已在许多领域中使用,尤其是在优化问题解决中。数据挖掘社区中的集群致力于发现隐藏在数据集中的未知表示或模式。层次聚类算法(HCA)是一种聚类分析方法,它通过层次结构搜索聚类的最佳分布。层次聚类的策略通常有两种类型:使用自下而上的过程进行聚集,而使用自上而下的过程进行分裂。但是,大多数聚类方法都有两个缺点:使用基于距离的度量和集群整合的困难。在本文中,我们通过适度生存原则提出了一种最佳概率估计(OPE)方法。我们设计了一种基于OPE的分层聚类算法(H
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38663036
  1. 犹豫模糊团聚层次聚类算法

  2. 犹豫模糊团聚层次聚类算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:652288
    • 提供者:weixin_38637144
  1. 层次聚类算法的有效性研究

  2. 针对如何从层次聚类算法得到样本集的多种聚类结果中获得用户最满意的聚类结果,在深入研究聚类有效性的基础上,通过模糊相似性关系刻画聚类的类内致密性和类间分离性,建立了一个新的聚类有效性函数。在人工和实际数据集上的实验都表明了该有效性函数具有良好的性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:655360
    • 提供者:weixin_38627521
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