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Cluster.rar
- 在Visual C++下实现聚类分析在图像识别中的应用。其中包括模糊聚类，遗传算法聚类分析，层次聚类和动态聚类等算法。可以运行，并有分类的源文件。是不错的研究素材。,In Visual C++ Achieve clustering analysis in image recognition applications. Including fuzzy clustering, genetic algorithm for cluster analysis, hierarchical clusterin
pr_zuidazuixiao
- 模式识别，聚类分析的最大最小距离算法算法Matlab演示-Pattern recognition, cluster analysis algorithm for the maximum minimum distance algorithm Matlab demo
PatternRecongnition
- 图像模式识别聚类分析、模糊聚类、遗传算法聚类-Cluster analysis of image pattern recognition, fuzzy clustering, genetic algorithm clustering
ipr.iso
- 《图像模式识别--VC++技术实现》/ 杨淑莹编著 配套cd 夲书介绍图像模式识别的各种算法及其编程实现。内容包括：模式识别的基夲槪念，模板匹配分类器，几何分类器，聚类分析，遗传算法聚类分析等。-" Image pattern recognition- VC++ technology to achieve" /杨淑莹edited夲book cd package introduced a variety of image pattern recognition algori
Cluster
- 一个用VC编写的聚类案例，可以实现C聚类、模糊聚类和应用遗传算法对样品进行聚类分析 -Written in a cluster with VC cases, can be achieved C clustering, fuzzy clustering and genetic algorithm for cluster analysis of samples
C_means_zw
- 模式识别领域里的聚类分析：C-MEANS算法-Cluster analysis: C-MEANS ALGORITHM
julei
- 基于聚类分析的手写数字识别 vc++实现-Based on cluster analysis of the handwritten numeral recognition vc++ to achieve
cluster
- 在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：【标准数字聚类】、【手画图形聚类】、【位图文件分析聚类】。 (1) 标准数字 在工具条中按下【标准数字聚类】按钮后，选择工具条上提供的各种标准数字。在左视图就会得到多个标准数字。 每行中存放的标准数字个数与blank.bmp文件大小有关，读者可以自行修改该文件的大小，应注意该文件应该是n×n的，比如500×500 。 (2)手写数字 在工具条中按下【手画图形聚类】按钮后，拖动鼠标左键画各种数字或图形，注意每一个物体要连通。 (3
Kjulei
- 一种K 均值的算法，是老师布置的作业，效果还不错，对IARS花聚类分析-One kind of K-means algorithm, is the teacher assignments, the results were good, the flower cluster analysis IARS
Pattern-Recognition_MATLAB_1
- 线性分类器设计，1_k近邻法，剪辑法，ANN-BP神经网络法，聚类分析法，特征选择，特征提取等模式识别常用算法，内有matlab可运行实现，还有word文档的说明。对于学习，是做好的资料。-Commonly used algorithm for linear classifier design the 1_k nearest neighbor, clip, ANN-BP neural network method, cluster analysis, feature selection, fea
k-means
- 数据挖掘-聚类分析：k-平均(k-Means)算法实现（C++） -Data Mining- Cluster Analysis: k-average (k-Means) algorithm (C++)
K_means_clustering
- 聚类算法，用于实现多类数据的聚类分析，K-means是其中的一种-Cluster analysis, K-means clustering algorithm, used to implement a variety of data