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搜索资源 - data mining cluster
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数据挖掘实例,实现聚类分析,里面自带数据库,所以很方面,下来就可用.-Cluster Analysis example data mining
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一个相对很完善的数据挖掘系统（少部分功能欠缺），不仅包括了按类Association（内含Apriori，C4.5，GrowTree）,Classification(ID3),Cluster划分常用的算法及个人优化后的算法。同时包含了多种数据源（MS Access，Excel，SQL Server，TEXT）的界面直接连接方式。界面方面更像一个专业的系统，采用了类VC浮动多框架界面，也可以作为界面编程的参考。这个工程的分数和其他小工具的分数一样，感觉亏大了:)-A relatively well
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这是对数据挖掘的聚类程序，是对一个大的集合进行聚类，本程序应用了多种聚类算法-This is a data mining clustering procedure is a collection of a large cluster, the procedure applied a variety of clustering algorithms
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cluster for data mining
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给出了linux集群系统的设计与实现，对并行程序设计中的消息传递机制给出了详细的说明，针对不同并行计算模型，研究了了并行程序设计的方法，结合数据挖掘技术等，给出并行计算平台的构建方法，并且对并行计算技术在化工过程与优化中的应用有很多优秀的观点。资料内容很丰富，对于研究并行技术的朋友有很大帮助。-Given Linux cluster system design and implementation of parallel programming, the message transfer mec
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基于数据挖掘的k-means算法，成功实现簇类更新-Based on Data Mining k-means algorithm, cluster classes successfully updated
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bi-cluster算法实现，主要应用于数据挖掘，生物信息的数据挖掘算法-The bi-cluster algorithm apply in the data mining area and bioinformatic area, which plays an important role.
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数据挖掘 图像聚类处理
最终结果是每个簇生成一张图片-Image clustering data mining process to generate the final result is a picture of each cluster
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K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。-K-means algorithm is based on the division of the classic clustering method, is ten classic one of data mining algorithm. K-means the
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k-means算法实现，数据挖掘中经常用到的聚类分析算法。是最经典的常用算法。-k-means algorithm, cluster analysis algorithm often used in data mining. Is the most classic of common algorithms.
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聚类分析是数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题) 本文重点分析了高维度数据的自动子空间聚类算法
-Cluster analysis is data mining a very active field of research topic) This paper focuses on high-dimensional data subspace clustering algorithm automatically
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：聚类分析是数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题) 本文重点分析了高维度数据的自动子空间聚类算法-: Cluster analysis is data mining a very active field of research topic) This paper focuses on high-dimensional data subspace clustering algorithm automatically
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KMEAN C#
In data mining, k-means clustering is a method of cluster analysis which aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean. This results in a partitioning of the data sp
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本人搜集并调试无错的 关于数据挖掘算法，JAVA 实现，里面包含测试数据集，apriori 算法2个，FP-TREE 一个，FP-GROWP 2个 聚类1个、CLUSTREAM 一个，C45、ID3 等，下载后在相应文件夹中有 部分测试数据集合-I collect and debug error-free data mining algorithms, JAVA realization, which contains a set of test data, apriori algorithm 2
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kmeans算法， K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果-kmeans algorithm, K-means algorithm is the most classic divide-based clustering method is one of the top ten classical data mi
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In data mining, k-means clustering is a method of cluster analysis which aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean. This results in a partitioning of the data space into Vo
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数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。-In data mining, k- Means algorithm is a kind of cluster analysis algorithm, the main is to calculate the data aggregation algorithm, mainly through constantly take the seed
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kmeans 聚类算法，主要用来对一堆数据形成他们的码本-k-means clustering is a method of vector quantization originally from signal processing, that is popular for cluster analysis in data mining. k-means clustering aims to partition n observations into k clusters in which ea
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这是在机器学习、人工智能、数据挖掘中经常用到的数据集，聚类分析也经常用，包括：UCI的数据集wine,yeast,iris等，还有USPS数据集，4k2_far,leuk72_3k数据集等。-This is in machine learning, artificial intelligence, data mining frequently used data sets, cluster analysis are often used, including: UCI datasets wine
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数据挖掘算法 dbscan 基于密度的聚类算法 它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类-Data mining algorithms dbscan density-based clustering algorithm will cluster is defined as the density of points connected to the largest collection of regional divisi
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