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数据挖掘算法源代码 k-means聚类算法的C#代码-Source code data mining algorithms k-means clustering algorithm C# code
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聚类K-Medoids算法。文件里面包含了详细的程序说明和示例。-K-Medoids clustering algorithm.The file contains a detailed descr iption of the procedures and examples.
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这个文件实现了一维数据的K-均值聚类算法，可以直接运行，但不能处理多维的-This file implements a one-dimensional data, K-means clustering algorithm can be directly run, but you can not deal with multidimensional
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K均值聚类算法
C++实现的K均值聚类算法。-K means clustering algorithm C++ Achieved K-means clustering algorithm.
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基于K-means聚类算法的社团发现方法
先定义了网络中节点关联度,并构建了节点关联度矩阵, 在此基础上给出了一种基于 K-means聚类算法的复杂网络社团发现方法。
以最小关联度原则选取新的聚类中心, 以最大关联度原则进行模式归类,直到所有的节点都划分完为止, 最后根据模块度来确定理想的社团数-K-means clustering algorithm based on the association discovery
To define a network node cor
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Fast mex K-means clustering algorithm with possibility of K-mean++ initialization
(mex-interface modified from the original yael package https://gforge.inria.fr/projects/yael)
- Accept single/double precision input
- Support of BLAS/OpenMP
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C#实现k均值文本聚类算法，文本聚类C#源程序，k-means聚类算法-C# to achieve k means clustering algorithm, document clustering C# source code, k-means clustering algorithm
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这是一个基于K-means的聚类算法，可用于网页信息聚类，例如电子产品的型号聚类等。-This is based on the K-means clustering algorithm, clustering can be used for website information, such as electronic products, such as the Model Cluster.
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k-means算法是基于划分的聚类方法，本算法简单，便于理解，以可视化界面的形式将结果展示出来。-k-means clustering algorithm is based on the division method, this algorithm is simple and easy to understand visual interface to the form of the results.
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用matlab实现K均值聚类算法，里面有详细的英文备注和举例，可以看明白-Achieved using K means clustering algorithm matlab
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实现了一个聚类CMI算法，对给定一个数据集，按要求将其划分为三个类，并计算其分类的效率，并给出一定的结果比较及输出-It s a K-Means clustering algorithm
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K均值聚类算法-适用于裁判打分等经典分类，适合初学者-K-means clustering algorithm- classical classification applies to the referee scoring for beginners
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K均值算法使用的聚类准则函数的误差平方和准则，通过反复迭代优化聚类结果，使所有样本到各自所属类别的中心的距离平方和达到最小。-K-means clustering algorithm uses squared error criterion function and criteria through iterative optimization clustering result, all the samples to the respective classes of the center s
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关于K-means聚类的算法描述，原创，包含有大量训练和测试数据-About K-means clustering algorithm descr iption, originality, contains a large number of training and test data
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K-均值聚类算法。可自由输入初始聚类中心的个数和其坐标。-K- means clustering algorithm. The number can be entered free initial cluster centers and their coordinates.
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实现k-means聚类算法，里面有数据可以作为测试(This file is use to achieve k-means clustering algorithm.There are data can be used as a test.)
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python实现K-means聚类算法和DBSCAN算法，都是最简单的聚类(Python implements k-means clustering algorithm and DBSCAN algorithm, which are the simplest clustering)
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k-means聚类算法的代码实现，只需要更改数据就可以实现，而且有注释，很容易懂(The code implementation of the k-means clustering algorithm can be realized only by changing the data, and there are notes that make it easy to understand)
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K-MEANS聚类算法实现，方法简单，容易实现(K-MEANS clustering algorithm, simple and easy to implement.)
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应用K-means聚类算法，实现对iris数据集的分类(Using K-means clustering algorithm to realize the Classification of iris dataset)
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