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sf1847
- 数据挖掘建模工具，轻易实现BP神经网络、RBF神经网络、灰色系统、决策树、决策表、贝叶斯、懒惰算法、支持向量机、K均值聚类、Apriori关联规则、HotSpot关联规则、回归分析、指数平滑、季节移动平均及组合等算法建模。-Data mining modeling tools, easy to achieve BP neural network, RBF neural network, gray system, decision tree, decision table, Bayesian, l
kmeanscluster
- 加油邻域信息的K均值聚类算法，能有有效的去除噪声的干扰，达到好的聚类效果。算法的速度快，执行效率高-K-means clustering algorithms.
kmean
- 用c语言写的k均值聚类，代码简单，易懂，可以拿来直接调用-Language written by c k means clustering, the code is simple, easy to understand, could be used to directly call
AA
- ,文章采用的K均值聚类，进行图像识别,效果较好-, The article by K-means clustering, image recognition, better
KMEANS
- k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类
Pattern-Recognization
- 通过编程了解和实现k均值聚类。-Understanding and implementation by programming the k means clustering.
kmeans
- 用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。 k和n是可变的。用图形化显示聚类结果。 需要把两个文件放在同一目录下，运行wkmeans2D即可。-k-means
k-meanssss
- 聚类算法中的经典k均值用c++实现的，测试结果还不错-Classical clustering algorithm k means in c++ implementation with the test results is not bad
cskmeans
- K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准的k个聚类。 -K-MEANS algorithm is the input number of clusters k, and n a data object that contains the database and output to meet the standard minimum variance k-clustering.
clustering-algorithm
- 聚类算法有很多种，该程序是基于K-均值聚类算法，主要用于图像的分割-There are many clustering algorithms, the program is based on the K-means clustering algorithm, mainly used for image segmentation
KMeansCluster
- k均值聚类的VC++实现，适合语音等方面聚类之用-k means clustering of VC++ implementation of voice, etc. for use in cluster
Kmeans-MATLAB
- 该代码能够实现K均值聚类算法对彩色图像分割，在MATLAB下实现。-The code can achieve K means clustering algorithm to color image segmentation, in MATLAB to achieve.
kmeans
- k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。-k-means algorithm takes parameters k and then advance the input data object is divided into n-k-clustering in order to make
kjunzhi
- 本程序可以实现图像k均值聚类在数据挖掘中的相关算法。计算出图像的直方图-This program can image k means clustering in data mining correlation algorithm. Calculate the histogram
seghough
- K均值聚类法基于lab颜色空间分割图像，并用霍夫变换检测圆-K means clustering method is based on lab color space segmentation image and Hough transform to detect circles with
kMeansCluster
- K均值聚类算法，可用于预先定义好种类数的样本聚类-K means clustering algorithm
kmeans-image-segmentation
- K-means算法是一种动态聚类方法，这种方法先选择若干样本作为聚类的中心，在按某种聚类准则（通常采用最小距离原则）使各种样本向各个中心积聚，从而得到初始的分类，然后，判断分类的合理性，如果不合理，就修改分类，如此反复的修改聚类的迭代运算，直到合理为止。-K-means algorithm is a dynamic clustering method, this method, select the number of samples as a cluster center in the clu
kmeans
- 用MATLAB编写的K均值聚类用于图像分割-Written by K-means clustering MATLAB for image segmentation
e4k-means-althogrim
- 基于K—Means的中文文本聚类算法的研究和实现。中文文本聚类的主要技术，特征选择，共享最近邻的K-Means的改进算法。基于k-Means的实现和实验。-Based on the Chinese version of K-Means clustering algorithm and implementation. The main technology of Chinese Text Clustering, feature selection, shared nearest neighbor
kmeans
- k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。-K-means algorithm accept parameter k Then will the n of prior input data object is divided into k clustering to make won clu