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系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则，该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的，同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序；此外，当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时，如果各簇的形状和大小差别很大，为使误差平方和 Jc 值达到最小有可能出现将大的聚类簇分割的现象。-system clustering algorithm K-means cluster analysis is a basic met
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四种聚类算法源代码及示例代码,本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。包括的内容有1. 聚类算法：Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 评估分类原型：程序可以在二维图像上绘制出聚类的结果 3. 验证：程序给每一个算法提供验证机制，每个聚类算法会统计Partition Coefficient (PC), Classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separatio
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本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。-The ultimate goal of this program is to form a set of criteria for clustering, scalable tools.
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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（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。-First, a data object from the n choose k objects as in
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kMeansCluster - Simple k means clustering algorithm
Author: Kardi Teknomo, Ph.D.
Purpose: classify the objects in data matrix based on the attributes
Criteria: minimize Euclidean distance between centroids and object points
For mo
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非监督聚类的方法，该论文描述如何使用分形维数进行聚类判定准则，从而达到理想的聚类效果，经典论文-Unsupervised clustering method, the paper describes how to use the fractal dimension of the clustering criteria, in order to achieve the desired clustering effect, the classic paper
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该matlab代码实现了“综合多分支分裂式层次化聚类”-Matlab implementation of Omnibus Multi-Branching Divisive Hierarchical Clustering (OMBDHC)
“A competitive omnibus performance criterion for divisive multi-branching
hierarchical clustering” by Soeria-Atmadja et al. (su
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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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In this paper, a novel Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm
(DPSOA) for data clustering has been proposed. The particle positions and velocities
are defined in a discrete form. The DPSOA algorithm uses of a simple probability
approach
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实现了粗糙模糊聚类，附带两种常用的聚类结果评价标准，可直接运行-To achieve a rough fuzzy clustering, with two commonly used clustering results of the uation criteria, can be directly run
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，一些自适应信号处理的算法，多目标跟踪的粒子滤波器，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，可实现对二维数据的聚类。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Some adaptive signal processing algorithms, Multi-target tracking particle filter,
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，FMCW调频连续波雷达的测距测角，有信道编码，调制，信道估计等，基于欧几里得距离的聚类分析，旋转机械二维全息谱计算，采用了小波去噪的思想，研究生时的现代信号处理的作业。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, FMCW frequency modulated continuous wave radar range and angular
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用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，一种流形学习算法（很好用），包含了阵列信号处理的常见算法，多姿态，多角度，有不同光照。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT
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从先验概率中采样，计算权重，基于欧几里得距离的聚类分析，使用混沌与分形分析的例程，基于负熵最大的独立分量分析，关于小波的matlab复合分析，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Sampling a priori probability, calculate the weight, Clustering analysis based on Euclidean distance, Use Chaos and fractal analysis routines, Based on
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matlab小波分析程序，对于初学matlab的同学会有帮助，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，是路径规划的实用方法，复化三点Gauss-lengend公式求pi，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，基于chebyshev的水声信号分析。- matlab wavelet analysis program, Matlab for beginner students will help, Based on SVPWM three-level in
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欢迎大家下载学习，微分方程组数值解方法，可以动态调节运行环境的参数，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，利用matlab GUI实现的串口编程例子。- Welcome to download the study, Numerical solution of differential equations method, Can dynamically adjust the parameters of the operating envi
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基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，可实现对二维数据的聚类，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，实现了对10个数字音的识别，有借鉴意义哦，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，微分方程组数值解方法，研究生时的现代信号处理的作业。- Based on SVPWM three-level inverter matlab simulation, Can realize the two-dimensional data clustering, You can achieve d
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，详细画出了时域和频域的相关图，车牌识别定位程序的部分功能，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，可实现对二维数据的聚类，本程序的性能已经超过其他算法。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain,
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信号维数的估计，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，本科毕设要求参见标准测试模型。- Signal dimension estimates, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Clustering analysis based on Euclidean distance, Undergraduate complete set require
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聚类 分类的各种评价标准
Rand index
Adjusted Rand index
Mirkin index
Hubert index-Various uation criteria clustering classification
Rand index
Adjusted Rand index
Mirkin index
Hubert index
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