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关键字:clustering
Clustering
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数据挖掘算法。K-Means聚类数据挖掘算法。该算法是用Java语言编写的。
clustering
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聚类分类理论研究及其应用,很好的一篇关于聚类的完整论文
Birch(
Clustering
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经典的层次聚类算法Birch。在linux下运行通过,可以实现大规模数据的层次聚类。
clique(
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经典的基于网格和密度的聚类算法。适合处理大规模数据,效果很好
DBScan(
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经典的基于密度的聚类算法,DBSCAN。适合处理球状数据,对大规模数据支持不好
Isodata(
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经典的划分聚类算法,isodata。可以不需要提供K值,进行聚类
JuLei(
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一个简单的聚类程序。有点像Kmeans,但又不是kmeans。不过演示用还是可以的。数据输入有些费力
Kmeans(
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经典的划分聚类算法Kmeans。包能能用,而且提供数据。在linux下和windows下都测试过。
clustering
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一种新颖的聚类方法,能够很好的用于图象分割方面。
Clustering
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使用聚类中K-平均算法,以颜色分量作为坐标参数,对景象图进行聚类分析,要求最后的分类结果将路标(可能包括少量相似区域)聚类为一个模式类别
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