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  1. 各种聚类算法简介及AP聚类算法介绍

  2. Affinity Propagation (AP) 聚类是最近在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的 进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点)。AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有的数据点都作为潜在的聚类中心,称之为exemplar。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-06
    • 文件大小:271360
    • 提供者:kaiyan0308
  1. 基于均值聚类的车牌定位与识别系统(注释版)

  2. 这个程序是基于Delphi的车牌识别程序,完全可以应用到其他用途,比如我就用来做点表识别系统,主要远离就是利用聚类处理图像,然后定位所需要的区域,分割,识别 程序的关键部分我都加了注释,大家都可以看懂 ,有什么不清楚的地方可以找我咨询
  3. 所属分类:Delphi

    • 发布日期:2009-06-04
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:pisces_mary
  1. 数据流挖掘中的聚类算法综述

  2. 摘 要: 近期,随着诸如实时监控系统、网络入侵检测和web上用户点击流等动态的应用环境源源不断地产生海量的、时序的、快速变化的和潜在无限的数据流,对数据流挖掘的研究变得重要而富有意义。聚类分析作为数据流挖掘领域的一个重要问题,在近期被高度重视和广泛研究。由于数据流模型不同于传统数据集的特殊性质,新的要求和挑战应运而生。本文对数据流挖掘中各种聚类分析算法和处理框架做了综述。文章力图回顾数据流聚类分析领域的最近发展水平,提供给读者该领域的一个清晰的蓝图。为了实现这个目标,我们将首先介绍数据流聚类的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-02
    • 文件大小:769024
    • 提供者:aonu
  1. 用VB实现的二维数据点聚类算法

  2. 对研究聚类算法的同志,这个算法具有很强的参考价值和实用价值!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-07
    • 文件大小:20480
    • 提供者:guojunzhong
  1. 一种基于参考点和密度的快速聚类算法

  2. 国内一篇高水平的关于聚类的文献,是基于密度的一种快速算法,效果不错
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-08-28
    • 文件大小:710656
    • 提供者:nationwater
  1. k-means聚类算法

  2. k-means cluster algorithm 可用于三维点的聚类,附带demo,直接编译可见结果
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-12
    • 文件大小:12288
    • 提供者:flb0624
  1. 基于图的聚类方法,利用谱聚类

  2. 这是一个基于谱的聚类程序,很好用,先将数据转换成邻接矩阵,计算其特征值,特征向量,构造新的向量空间,然后使用很好的点聚类方法进行聚类
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-05-25
    • 文件大小:6144
    • 提供者:qulijuan1
  1. Kmeans方法做点的聚类分析,并且画图表示

  2. Kmeans解决聚类方法,点聚类方法,大家可以适当修改进行应用
  3. 所属分类:IT管理

  1. arcgis js 点聚类

  2. arcgis api for js, webgis点聚类功能
  3. 所属分类:Javascript

    • 发布日期:2013-08-21
    • 文件大小:66560
    • 提供者:chu569487171
  1. c_均值聚类算法(MATLAB0

  2. clear clc; %disp char "基于C 均值算法的特征点聚类" strcat datestr now ; S double imread "E: Matlab 1 jpg" ;%读取源图像 %S double imread "E: Matlab 001 jpeg" ;%读取源图像 [sr sc] find S 255 ;%sr sc存储源图像中待聚类点的坐标 len length sr ;%len存储源图像中待聚类点的个
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2015-04-04
    • 文件大小:4096
    • 提供者:wuliangj
  1. 基于参考点的快速聚类算法

  2. 参考点 聚类算法 数据挖掘 代码 cure
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-03-29
    • 文件大小:4096
    • 提供者:nuanseaishang
  1. 聚类分析基础概念

  2. K-Means 基于距离的聚类算法 欧氏距离,曼哈顿距离,闵可夫斯基距离 实现原理 随机选取两个点作为聚类中心 计算每个点到聚类中心的距离,进行聚类 计算每个聚类中点的坐标平均值,找出中心点 重复上述过程,直到聚类中心位置变化很小或很大迭代数 孤立点 聚类评估
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-12-28
    • 文件大小:1024
    • 提供者:huayuehenlove
  1. 数据挖掘软件(关联规则、聚类算法)

  2. 个人开发的一个数据挖掘的软件,集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法; 数据源存储在Microsoft Access 数据库中,将相应表中的数据换成你的数据,就可以直接进行挖掘。 DataMining软件(集成了关联规则、k-均值聚类、模糊聚类、k-中心点聚类四种算法)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-03-08
    • 文件大小:138240
    • 提供者:i91yangyang
  1. 基于快速动态时间规划的模糊聚类算法

  2. 为快速准确地计算时间序列数据相似度,引入快速动态时间规划距离(fast dynamic time warping,FDTW),提出了基于FDTW的模糊C均值算法和模糊C中心点聚类算法。FDTW通过对数据序列进行拉伸和压缩匹配时间序列数据,只要形状相同,即使发生时间位移也可以准确识别,同时解决了传统DTW计算效率较低的问题。试验结果表明,提出的算法仍能保证聚类的精度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-24
    • 文件大小:794624
    • 提供者:weixin_38501916
  1. 基于免疫一中心点聚类算法的无功电压控制分区.rar

  2. 基于免疫一中心点聚类算法的无功电压控制分区rar,无功电压控制分区,空间电气距离,免疫一中心点聚类算法,电力系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-10-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38743737
  1. supercluster用于浏览器和Node的非常快速地理空间点聚类库

  2. supercluster - 用于浏览器和Node的非常快速地理空间点聚类库
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-10
    • 文件大小:23552
    • 提供者:weixin_39840387
  1. arcgis server flex聚类的用法

  2. arcgis server flex开发:WeightedClusterer聚类和GridClusterer聚类的用法, 效果不同。在地图上点击,每点击一次都增加一个点,这些点聚类时使用两种不同的方法效果差别很明显。
  3. 所属分类:Actionscript

    • 发布日期:2013-06-25
    • 文件大小:2048
    • 提供者:sdj93001
  1. Python从零实现 K-mean 和K-中心点聚类算法的样本数据

  2. Python从零实现 K-mean 和K-中心点聚类算法的样本数据
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:4096
    • 提供者:rizero
  1. 基于k中心点聚类的图像二值化方法

  2. 基于k中心点聚类的图像二值化方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:715776
    • 提供者:weixin_38736652
  1. 基于快速K-medoids聚类的WLAN室内定位算法

  2. 在WLAN位置指纹定位技术中,K-means聚类算法一直被用于离线训练阶段的参考点聚类,文中针对该法对噪声数据和孤立点数据非常敏感等缺点,采用快速K-medoids聚类算法来对定位区域内的参考点进行聚类。快速K-medoids参考点聚类算法先选取初始类中心参考点,再通过迭代方式在每一类中选取与其他位置指纹信息距离之和最小的那条位置指纹信息对应的参考点作为类中心参考点。最后通过实验数据分析表明,相比K-means参考点聚类算法,从平均误差、标准差和累积误差曲线图3个方面可以看出快速K-medoid
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:903168
    • 提供者:weixin_38569569
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