搜索资源列表
ShortestDistance
- java实现层次聚类最小距离算法,代码结构良好,具有复用性.-java achieve minimum distance hierarchical clustering algorithm, code structure and has a good reusability.
KNearest
- JAVA实现基于试探的未知类别聚类算法.具有良好的代码风格,便于复用-JAVA based probe the unknown type of clustering algorithm. The code has good style, ease of reuse
Java_neuralnetwork_toolkit
- 本工具包主要是为对神经网络有兴趣人士提供的一种方便，灵活的学习和研究软件。 JNNT由java语言写成，具有跨平台的优越性能.java applet的演示版更简单到只需要任何机器上的浏览器就可以运行，无需安装任何大型附加软件。更方便爱好者通过internet远程访问资源。 支持反向传播算法(BP),LBG聚类法和径向基网络(RBF)
K_Means
- k-means是一种经典的聚类算法，这是用java实现k-means的源码，其中包括了测试数据文件
PRHomeWork
- 模式识别中K均值、ISODATA等聚类算法以及感知器线性判别算法的Java实现，源码包含一个完整的Eclipse工程，便于重用
kmeans_clustering
- JAVA实现的KMENAS聚类算法 共有5个JAVA源文件 请各位指教
cindy
- 用java实现的一种聚类方法， 应用了iris这个非常出名的数据 和glass这个非常出名的数据,很不错的，值得大家看看。
25110544258
- Clique聚类的java简单实现，有数据挖掘的可以下来
soso
- 基于java的聚类算法实现，实现了对于数值聚类的实现
k-mean
- K-means聚类算法的java实现描述！有详尽的说明，对初学者非常有用！
cluster
- 对iris数据进行聚类分析的java源程序
weka
- :<<数据挖掘--实用机器学习技术及java实现>>一书的配套源程序，结合数据挖掘和机器学习的知识,以java语言实现了具有代表性的各类数据挖掘方法.例如:classifier中的ZeroR.OneR.NaiveBayes.DecisionTable.IBK.C45,还有聚类,数据预处理等-: lt; Lt; Data Mining -- Practical Machine Learning Technology and java achieve gt; Gt; A ma
vsm
- 用TFIDF和特征增益两种方式实现了特征向量空间的建立，将文本文件表示成特征向量的形式，为接下来的聚类做了准备。程序用JAVA写成
weka-src
- weka源代码 最全最新的 数据挖掘用机器学习实现。包含聚类 分类 关联规则 离群点监测。java平台-weka most up-to-date source of data mining using machine learning to achieve. Clustering association rules classification contains outliers monitoring. java platform
WekaChameleon
- 数据挖掘 weka 版的 chameleon 聚类算法java源码， 可直接用weka 运行-chameleon clustering algorithm source code for weka
DataMining
- 用VC或Java实现K-means聚类算法，分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验），提交实验报告与源代码。-With the picture (choose your own) as data sets, more running time (draw time and pixels relations diagram, so must use many different
K-Means-JavaSwing
- java实现的K-means聚类算法，结合swing，带有界面功能，操作简单直观-java implementation of K-means clustering algorithm, combined with the swing, with interface features simple, intuitive operation
K_means
- k-means聚类算法的实现，比较简单，一共有五个java文件。-k-means cluster algorithm
KMeans
- 用java实现Kmeans，记录质心变化，并以与质心方差来衡量聚类的效果。代码详尽完整，并附上数据，可运行。-With java Kmeans, record changes in the centroid, and to measure the effect of clustering with the centroid variance. Comprehensive code, along with the data, you can run.
MovieSite
- 利用kmeans对电影进行聚类，利用java实现-Use kmeans clustering of the film, using java to achieve