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DMAS tools
包含以下几个模组
资料描述模组：负责连结各种不同的资料来源
资料前置处理模组：提供资料前置处理应用程式介面
资料集模组：负责撷取训练资料集
关连法则探勘模组：提供关连法则探勘
分类模型探勘模组：提供分类模型探勘
群集分析模组：提供群集分析
样式集模组：存放探勘出的样式或模型
展示模组：提供浏览样式集-DMAS tools include the following information describes the module modu
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- usage of Centroid Neural Networks -
ex) CNN.exe 2 2 8 data.txt
1. CNN.exe is the name of this program.
2. 1st parameter is the dimension of 1 datum.
3. 2nd parameter is the number of cluster that you want classification.
4. 3rd para
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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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通过设计线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。-By designing a linear classifier minimum risk Bayes classifier supervised learning method hierarchical cluster analysis K-L transform to extract efficient features, designed to
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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分-FCM algorithm is a clustering algorithm based on division, and its thinking that it is making is divided into the same cluster of the bigge
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聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。-Clustering analysis is a kind of multivariate statis
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K均值聚类首先需要确定聚成几类，然后按照迭代的方法，计算类的重心，然后按照向量和类重心的聚类重新分类，反复重复，直到分类稳定或者重心稳定。-K means clustering first need to identify clustered into several categories, and then follow the iterative method to calculate the focus of the class, and then follow the center of
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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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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。-FCM algorithm is a clustering algorithm based on division, the idea is to make it to the same cluster is divided into the biggest similari
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图像的分类处理，根据提取的图像特征，利用聚类运算进行图像的聚类处理。-Image classification, according to the extracted image features, the use of cluster computing clustering for image processing.
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function [L,C] = kmeans(X,k)
KMEANS Cluster multivariate data using the k-means++ algorithm.
[L,C] = kmeans(X,k) produces a 1-by-size(X,2) vector L with one class
label per column in X and a size(X,1)-by-k matrix C containing the
centers
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遗传算法解决团簇的分析以及各种classification的问题-Cluster analysis of genetic algorithms to solve problems and a variety of classification
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用于进行聚类分析，解决对多数据进行分类的问题。可以用编程实现。-For cluster analysis to solve the multi-data classification problem. Can use the programming.
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这是一个用于对网络入侵数据进行分类的程序，具有非常好的聚类效果。-This is a data classification procedure for the network intrusion , it has very good cluster results
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Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Apache Mahout项目已经发展到了它的第三个年头，目前已经有了三个公共发行版本。Mahout包含许多实现，包括集群、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。 -Mahout is Apache Software Founda
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基于AP算法的2维数据点分类程序，程序完整，实验结果有图，清楚易懂。-AP-cluster based mathod for 2-D data classification.
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整理图像特征点提取和分类的程序（可以作为场景分类的前期工作），自己调试过能运行，特征点提取用的SIFT算法，使用K-means聚类算法，将得到的20个聚类中心写入txt文本中-Finishing the image feature point extraction and classification procedures (which can be as the preparatory work of the scene classification), their own debugging
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利用k-means算法进行聚类，K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。-Algorithm using k-means clustering, K-means algorithm Euclidean distance as a similarity measure, it is the pursuit of the vector V corresponding to a initial
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不错的GM_EM代码。用于聚类分析等方面。- GM_EM- fit a Gaussian mixture model to N points located in n-dimensional
space.
Note: This function requires the Statistical Toolbox and, if you wish to
plot (for k = 2), the function error_ellipse
Elem
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在聚类分析中，K-均值聚类算法（k-means algorithm）是无监督分类中的一种基本方法，其也称为C-均值算法，其基本思想是：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。
-In cluster analysis, K-means clustering algorithm (k-means algorithm) is unsupervised classification is a basic method, which is also known as C
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