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搜索资源列表

  1. 聚类算法汇总，智慧的结晶！

  2. 看过多个文献后总结写成的！请支持！你不理解的地方，这里会给你解答

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-09
    • 文件大小：59392
    • 提供者：ziyouren4154

  1. 基于网格方法的聚类算法研究

  2. 一篇基于网格聚类的博士论文，总结了目前比较主流的网格聚类算法。大家来看看啊！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-02
    • 文件大小：975872
    • 提供者：zhouwei100

  1. 基于划分的模糊聚类算法

  2. 在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断 有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改 变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在 C-均值算法的 基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准 FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种比例变化却很敏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-02
    • 文件大小：397312
    • 提供者：www_djh

  1. 期刊论文：聚类算法研究

  2. 摘要:对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法, 从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主 要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同 的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待 解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-04-21
    • 文件大小：687104
    • 提供者：wangzhe000

  1. 聚类算法比较 孙吉贵 刘杰

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结。一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法，从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括。

  3. 所属分类：互联网

  1. 聚类算法研究

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结. 一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法, 从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括; 另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集, 主 要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验, 并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同 的聚类算法的聚类情况进行对比分析. 最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待 解决的一些问题. 上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-29
    • 文件大小：687104
    • 提供者：andylue2008

  1. 聚类算法研究

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法, 从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主 要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同 的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待 解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-03-27
    • 文件大小：687104
    • 提供者：u010059368

  1. 聚类算法总结

  2. 聚类算法的总结

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-10-24
    • 文件大小：385024
    • 提供者：shinesing

  1. 聚类算法研究

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2014-12-06
    • 文件大小：687104
    • 提供者：kamo54

  1. 聚类算法简单总结

  2. 对聚类算法的简单总结。聚类分析的算法可以分为划分法（Partitioning Methods）、层次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（density-based methods）、基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods）。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-07
    • 文件大小：19456
    • 提供者：u011426126

  1. 聚类算法研究（孙吉贵老师的一篇论文）

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法, 从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主 要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同 的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待 解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-31
    • 文件大小：883712
    • 提供者：kkyuhui

  1. K-Means是个简单实用的聚类算法，这里对K-Means的优缺点做一个总结

  2. K-Means是个简单实用的聚类算法，这里对K-Means的优缺点做一个总结.

  3. 所属分类：外包

    • 发布日期：2018-07-08
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：philics0725

  1. 聚类算法总结和实践

  2. 聚类算法总结和实践：K-means、层次聚类、GMM、EM算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-01
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：m0_43553676

  1. 时间序列聚类——十年回顾

  2. 时间序列近十年来聚类算法的大总结，包括对时间序列聚类每一个子步骤的详细分析以及对现有算法的评价

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_42391317

  1. 每天进步一点点《ML - 基于层次的聚类》.docx

  2. 这个是对 机器学习中的 基于层次的聚类算法 做的总结，有大量的计算过程和图示。纯属是个人所学所记录，也想分享给初学者，给一定的指导。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-26
    • 文件大小：175104
    • 提供者：qq_29367075

  1. K-means聚类算法.pptx

  2. K-means聚类PPT，讲课实用课件。共包括算法原理、算法流程、实例讲解、应用场景、算法总结、改进算法几个内容。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2021-01-05
    • 文件大小：705536
    • 提供者：DoveJay

  1. DBSCAN聚类算法原理及其实现

  2. DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：695296
    • 提供者：weixin_38606076

  1. 基于空间实体约束的空间聚类算法研究

  2. 空间实体的存在对空间聚类分析产生重要的影响,传统的空间聚类分析中没有考虑空间实体的约束作用,从而影响了聚类结果。本文在总结了以往的空间聚类算法的基础上,提出了一种改进的基于空间邻接关系的空间聚类算法,该算法将空间邻接关系和空间实体作为约束条件嵌入到整个聚类过程中,使得数据对象的归类受到"就近原则"和"约束条件"的双重限制。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：448512
    • 提供者：weixin_38566180

  1. K-means 聚类算法研究综述

  2. 总结评述了K-means 聚类算法的研究现状，指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题，无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K-means聚类的进一步研究方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：1033216
    • 提供者：weixin_38639237

  1. DBSCAN聚类算法原理及其实现

  2. DBSCAN（Density-BasedSpatialClustering ofApplicationswithNoise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：695296
    • 提供者：weixin_38685832
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