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搜索资源列表

  1. 模式识别 by Sergios Theodoridis

  2. 内容包括叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器（包含神经网络和支持向量机）、动态编程和用于顺序数据的隐马尔可夫模型、特征（包含小波、主成分分析、独立成分分析和分形分析）、特征选择技术、来自学习理论的基本概念、聚类概念和算法等。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-10-15
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：alex10607030131

  1. MCL 聚类方法 马尔科夫算法

  2. MCL 聚类方法 马尔科夫算法 图形聚类算法，使用马尔科夫性质，进行的聚类，主要要inflation和expanded两个过程

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-14
    • 文件大小：743424
    • 提供者：i_like_these

  1. 马尔科夫链预测

  2. 科研分步聚类：（ 1）用 pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；（ 2）用 linkage函数定义变量之间的连接；（ 3）用 cophenetic函数评价聚类信息；（ 4）用 cluster函数进行聚类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-08
    • 文件大小：193536
    • 提供者：maozeqiang

  1. matlab数据分析程序

  2. matlab数据操作预处理程序简介包括回归分析，主成分聚类分析、小 波分析 谱分析还有马尔科夫分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：odixin1

  1. 基于隐马尔科夫模型的时间序列聚类

  2. 基于隐马尔科夫模型的时间序列聚类

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2013-11-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u012995843

  1. c++写的马尔科夫聚类算法（MCL）

  2. 用c++写的马尔科夫聚类算法（MCL）,输入图的矩阵信息，可以得到图的聚类。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-20
    • 文件大小：770048
    • 提供者：prance90

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-05
    • 文件大小：225280
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-04-08
    • 文件大小：225280
    • 提供者：q6115759

  1. Foundations of Data Science，图灵奖得主John Hopcoft的专著。

  2. 讲解了高维空间、最佳拟合子空间、奇异值分解、随机图、随机漫游与马尔科夫链、VC维、聚类、主题模型、隐传播马尔科夫过程、 图模型、信度传播，等等。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-08-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wzbyytm

  1. 语音合成与识别

  2. 马尔可夫模型。一个马尔科夫分类算法，其中使用了马尔科夫估计方法，分类的精度高。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-01
    • 文件大小：9216
    • 提供者：tobgreater

  1. Graph Clutering by Flow Simulation

  2. 马尔科夫聚类的非常经典的文章，非常详细的讲解啦马尔科夫聚类的，马尔科夫聚类最经典的学习资料是 van Dongen的博士论文，

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-10-30
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_34325583

  1. Gibbs采样用于图像分割

  2. 采用Gibbs采样方法用于图像分割，涉及到K—means聚类的初始化以及形态学处理

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-24
    • 文件大小：10240
    • 提供者：qq_40846981

  1. 马尔科夫聚类算法

  2. 马尔科夫聚类算法 Clustering on Graphs: The Markov Cluster Algorithm (MCL)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-15
    • 文件大小：791552
    • 提供者：qq_31567227

  1. 马尔科夫聚类算法详解

  2. 马尔科夫聚类算法 Clustering on Graphs: The Markov Cluster Algorithm (MCL)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-15
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_31567227

  1. 2017美赛 数学建模 b题 原创

  2. 原创资源 马尔科夫预测 聚类分析 模糊评价 世界语言人口分布及数量变化

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-01-21
    • 文件大小：787456
    • 提供者：weixin_44123577

  1. 马尔科夫链聚类算法MATLAB实现.m

  2. 实现效果请查阅链接： https://blog.csdn.net/RobotMujie/article/details/107628533

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-28
    • 文件大小：1024
    • 提供者：RobotMujie

  1. 马尔科夫聚类.zip

  2. 自己编程写的两个小示例，具体的图压缩包里有，具体的聚类结果在cluster_Table矩阵中显示，图中有七个点，行代表有几个类，列上打“1”的代表该列号对应的点属于该行号所代表的的类，亲测可运行哦

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-24
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_44248112

  1. 基于MCL与Chameleon的混合聚类算法

  2. 马尔科夫聚类算法（Markov Cluster Algorithm， MCL）是一种快速且可扩展的无监督图聚类算法，Chameleon是一种新的层次聚类算法。但MCL由于过拟合会产生很多小聚类，Chameleon由于时间复杂度为O（N2）不利于处理大规模数据集。针对这两个问题，提出了一种基于MCL与Chameleon相结合的混合聚类算法。该算法第一阶段采用MCL算法对原始数据进行初步聚类，第二阶段利用GPU加速的Chameleon算法将第一阶段产生的小聚类进行归并，从而得到质量更高的聚类。实验表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38685521

  1. 基于空间约束Student’s-T混合模型的模糊聚类图像分割

  2. 针对基于高斯混合模型的模糊聚类算法对噪声和异常值敏感的问题，利用包含邻域关系的先验概率与Student’s-T分布构建基于空间约束的混合模型，并结合熵规则化项定义模糊聚类目标函数。Student’s-T分布具有重尾的特点，较之高斯分布具有更强的抗噪能力。此外，为了更加有效地平滑噪声，在标号场上利用马尔科夫随机场模型刻画包含像素与其邻域像素相关性的先验概率，并表达为混合模型的权值系数以增强算法的鲁棒性。通过对模拟图像和真实彩色图像分割结果的定性定量分析，验证了提出算法的有效性和可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38536841

  1. 具有不确定转移概率的马尔科夫复杂网络的聚类同步

  2. 研究具有不确定转移概率的马尔科夫复杂网络系统的聚类同步问题,系统模型包含耦合的离散时变时滞和耦合的分布时变时滞.通过充分考虑转移概率的性质和不确定区域的特性,用一个含有较少变量的有效技术代替传统的Young不等式来约束转移率中的不确定项.同时,利用增广李雅普诺夫泛函和具有较小保守性的积分不等式,给出新的依赖时滞和时滞导数上下界的聚类同步准则.最后通过数值仿真验证所提出方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：232448
    • 提供者：weixin_38747592
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