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k-means聚类算法
指定类别数为K，对样本集合进行聚类，聚类的结果由K 个聚类中心来表达，基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则)，算法采用迭代更新的方法，每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行，最终的聚类结果使目标函数值取得极小值，达到较优的聚类效果。-k-means clustering algorithm for specific classes of K, the collection of samples for clustering, clustering t
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基于欧几里得距离的聚类分析，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，这个有中文注释，看得明白。- Clustering analysis based on Euclidean distance, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, The Chinese have a comment, understand it.
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包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，基于欧几里得距离的聚类分析。- It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turning model, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Clustering analysis based on Eucl
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是机器学习的例程，基于欧几里得距离的聚类分析，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Machine learning routines, Clustering analysis based on Euclidean distance, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion.
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，计算两个矩阵之间的欧氏距离，基于欧几里得距离的聚类分析。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Calculation of the Euclidean distance between the two matrices, Clustering analysis based on Euclidean distance.
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基于欧几里得距离的聚类分析，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Clustering analysis based on Euclidean distance, Can be widely used in data analysis and forecast data, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion.
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Clustering analysis based on Euclidean distance, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Future line prediction, error analysis.
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聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一，对聚类准则进行了总结，对五类传统的聚类算法的研究 现状和进展进行了较为全面的总结，就一些新的聚类算法进行了梳理，根据样本归属关系、样本数据预处理、 样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近 20多个新算 法，如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚 类等，分别进行了详细的概括。(Clustering analysis is one of the impor
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