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  1. HCM谱系聚类算法实验

  2. 模式识别谱系聚类算法的一个实验,编写了一个函数对2维的特征向量集进行了分类,并进行了测试。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-05
    • 文件大小:201728
    • 提供者:taines0xjy
  1. 聚类算法研究

  2. 聚类算法研究 据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一,在识别数据的内在结构方面具有极其重要的作用.聚类主 要应用于模式识别中的语音识别、字符识别等,机器学习中的聚类算法应用于图像分割和机器视觉,图像处理 中聚类用于数据压缩和信息检索.聚类的另一个主要应用是数据挖掘(多关系数据挖掘)、时空数据库应用(GIS 等)、序列和异类数据分析等.此外,聚类还应用于统计科学.值得一提的是,聚类分析对生物学、心理学、考古学、 地质学、地理学以及市场营销等研究也都有重要作用[1−3]. 本文一方面从算法思
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-03-06
    • 文件大小:883712
    • 提供者:comaple
  1. 双聚类算法毕业设计的求解过程与结果【matlab软件】

  2. 双聚类算法是近年来提出的一种新的聚类方法,这种算法从思想上有别于传统的聚类算法,它主要强调在聚类时基因和条件聚类的同时性。 由于它具有诸多特性,它一出现就引起了各国科学研究学者的注意,并很快成为聚类领域的一个研究热点。其中Cheng and Church 算法又是其中最重要一种算法,其它算法都是从该算法演化而来。 本文在分析Cheng and Church 算法的基础上,对该算法进行了具体的实现。 同时对原算法第二阶段扩展空间过程进行了改进。改进后,在运行时间增加不多的条件下,试验的效果有了明
  3. 所属分类:软件测试

    • 发布日期:2012-11-22
    • 文件大小:934
    • 提供者:mmfile
  1. BIRCH聚类算法

  2. BIRCH层次聚类算法,里面包括数据集,可直接测试。这种算法效率高,可伸缩,缺点是聚类效果相比其他算法来说略差,不过其思想值得借鉴
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2015-01-22
    • 文件大小:3072
    • 提供者:kb_1024
  1. K-means聚类算法-C++

  2. K-means聚类算法,C++实现,IDE采用devC,文件内部包括源代码,测试数据集,聚类图形显示程序。详细解释访问http://blog.csdn.net/k76853/article/details/50440344
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-01-02
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:k76853
  1. DBSCAN聚类算法-C++

  2. DBSCAN聚类算法,C++实现,IDE采用devC,文件内部包括源代码,测试数据集,聚类图形显示程序。详细解释访问http://blog.csdn.net/k76853/article/details/50440182
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-01-02
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:k76853
  1. Hierarchical层次聚类算法-C++

  2. Hierarchical(MIN)聚类算法,C++实现,IDE采用devC,文件内部包括源代码,测试数据集,聚类图形显示程序。详细解释访问http://blog.csdn.net/k76853/article/details/50440468
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-01-02
    • 文件大小:601088
    • 提供者:k76853
  1. K-modes聚类算法

  2. 传统K-modes聚类算法,并包含F1-measures指标、聚类准确率指标和聚类纯度指标,含有UCI数据集进行测试,直接运行main即可
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-01-31
    • 文件大小:6144
    • 提供者:truejq2010
  1. 聚类算法数据集

  2. 对聚类算法进行测试的程序
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-08-14
    • 文件大小:27648
    • 提供者:zk_j1994
  1. k_means聚类算法和配套测试鸢尾花数据集

  2. 包括两个文件,kmeans聚类算法cpp文件,和用于测试的鸢尾花数据集txt文件,代码带详细注释,简洁明了,下载之后马上可以进行测试
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2017-09-02
    • 文件大小:3072
    • 提供者:k527971724
  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:songzailu6482
  1. 聚类算法测试数据集.zip

  2. 本人整理的csv格式的点云数据,可以用来测试和验证k-means、dbscan或者是自己开发的聚类算法。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-08-18
    • 文件大小:217088
    • 提供者:oHanTanYanYing
  1. 用于聚类算法测试的数据集.rar

  2. 两两条弧线(粗),两条弧线,两坨散点,螺旋点云(不平衡型)..等,可用于测试聚类算法两条弧线(粗),两条弧线,两坨散点,螺旋点云(不平衡型)..等,可用于测试聚类算法条弧线(粗),两条弧线,两坨散点,螺旋点云(不平衡型)..等,可用于测试聚类算法
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2020-11-05
    • 文件大小:218112
    • 提供者:qq_41563601
  1. 基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法

  2. 依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征,提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义,根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序,并按照设计的连接策略构建无向图;然后以GN算法思想为参考,给出了一种基于边介数的权值矩阵计算方法,经过数据转换得到谱聚类相似矩阵;最后通过第一个极大本征间隙出现的位置来确定类个数,并利用经典聚类方法对特征向量空间中的数据点进行聚类。通过人工仿真数据集和UCI数据集进行测试,实验结果表明本文谱聚类算法具有较好的顽健
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-26
    • 文件大小:566272
    • 提供者:weixin_38605801
  1. 一种适用于模糊聚类算法的有效性指标

  2. 模糊c均值聚类算法是最常见的聚类算法。 它通过定义成员资格矩阵来解决数据的不切实际的本质。 由于模糊c均值聚类算法需要预先设置分类数,这在没有先验数据集的情况下几乎是不可能的,因此一些学者提出了有效性指标的概念。 由于有效性指标与隶属度矩阵,数据集中的数据点和聚类中心之间的距离关系有关,因此希望特征加权方法可以用于评估数据集中数据的所有特征。以获得最佳的分类编号。 因此,本文提出了一种针对综合权重指数,密实度指数和可分离性指数的改进的有效性指数。 该有效性指标首先确定数据点的特征与数据点本身之间
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38631401
  1. 基于免疫优势的克隆选择聚类算法

  2. 基于克隆选择原理和免疫优势理论,本文提出一种新的基于免疫优势的克隆选择聚类算法(Immun-odomaince based Clonal Selection Clustering Algorithm,IDCSCA),该算法通过在经典的克隆选择算法框架中,引入基于免疫优势理论的免疫优势算子实现了在线自适应动态获得先验知识和个体间的信息共享.新算法首先通过对群体中若干最优抗体的分析,提取免疫优势,然后将其推广到整个抗体群,通过在进化过程中利用积累的先验知识,在保证抗体种群多样性的基础上加快收敛速度.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:688128
    • 提供者:weixin_38642735
  1. 粗糙K-Modes聚类算法

  2. Michael K.Ng等人提出了新K-Modes聚类算法,它采用基于相对频率的启发式相异度度量方法,有效地提高了聚类精度,但不足的是在计算各类的属性分类值频率时假定类中样本对聚类的贡献相同。为了考虑类中样本对类中心的不同影响,提出一种粗糙K-Modes算法,通过粗糙集的上、下近似度量数据样本在类内的重要性程度,不仅可以获得比新K-Modes算法更好的聚类效果,而且可以在保证聚类效果的基础上降低白亮等人提出的基于粗糙集改进的K-Modes算法的计算复杂度。对几个UCI的数据集的测试实验结果显示出
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38553381
  1. 一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法

  2. 针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部空间内快速寻找最优聚类中心.通过对4个数据集的实验测试,将此算法与K-均值算法、基于粒子群的K-均值算法进行了比较.实验结果表明,新算法的聚类质量比后两个算法更优.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:594944
    • 提供者:weixin_38717169
  1. 无监督学习:基于质心的聚类算法,即K-Means聚类,聚集聚类和基于密度的空间聚类-源码

  2. 无监督学习 基于质心的聚类算法即K-Means聚类,聚集聚类和基于密度的空间聚类实现。 要求 Python 3.6及更高版本 科学工具学习 麻木 科学的 matplotlib 信息 通过智能融合完成的K-Means聚类可以加快处理速度,并多次运行以获得最佳结果。 有很多参数可供使用,也有可视化部分。 聚集聚类是分层聚类(自下而上,分组)的一种,它比分裂聚类更受欢迎。 使用距离矩阵可以导出数据的树状图,可以更改和测试用于计算距离矩阵的标准(单个,平均,完整和质心链接)。 具有噪声的基于密度的空
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:6144
    • 提供者:weixin_42146274
  1. 基于深度学习航拍图像检测的梯度聚类算法

  2. 针对在目标检测中现有方法检测速度慢的问题,基于航拍图像中人造物体含有大量边缘的特点,提出了一种基于梯度聚类的区域建议算法(APM)。利用目标检测算法对提取的感兴趣区域进行检测,在DOTA (Dataset for Object deTection in Aerial Images)数据集上对算法的实时性和准确率进行了测试。研究结果表明,所提算法极大地提升了目标检测算法对大尺寸、目标密集的航拍图像的检测速度,该方法的召回率较高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-25
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_38576779
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