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Cluster111
- C-均值动态聚类算法 matlab 很简单对 一组样本点的分类和中心点-C - Means clustering algorithm Matlab is very simple sample of a point and focal point for the classification
K-C
- 这是一个K中心点聚类算法C实现的,希望对大家有用
knn
- knn 方法为k均值聚类用于数据点的分类
Classification
- 有关聚类的一些例子，主要是用人工数据点进行分类
三维自组织特征映射神经网络程序
- 绘制三维数据的散点图，并进行SOFM聚类的matlab程序。
kmeans-plusPlus
- K-means++算法实现，加强了初始聚类点的选取（careful seeding）-K-means++ algorithm to enhance the selection of the initial clustering points (careful seeding)
aaa
- 本次的算法是相位周期展开聚类，读取256个点 根据拉格朗日插值分数维延时的信号，然后在频率点上展开读取，根据2pi延长相位计算时延！-The cycle phase of the algorithm is to start clustering, read the 256-point Lagrange interpolation based on fractal dimension of the signal delay, and then started to read the frequen
DBSCANClusteringAlgorithm
- 聚类算法MATLAB程序实现，聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。-DBSCAN_Clustering Algorithm
k-means
- 用c程序和matlab分别试验一种k-means改进算法，按照方法选取聚类中心点，事实证明，这种改进是有效的。-Matlab with c procedures and were experimenting with an improved k-means algorithm, in accordance with the method of selecting cluster center, the facts show that this improvement is effective.
Code_MATLAB_Statistical_Analysis
- 这是张德丰《MATLAB概率与数理统计分析》随书源码(M文件)。代码包括的内容有：概率分布计算及统计特征、数字特征计算、统计图绘制(盒状图、散度图等)、点估计和区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计和在语音识别中的应用。-This is Zhang Defeng " MATLAB Analysis of probability and mathematical statistics,&
6.5
- 一种分簇算法，适合用于数据聚类，将相似的点集合到一个簇内。-Its a new method of clustering,useing this clustering algorithm ,you can obtain a cluster which is stable
code
- meanshift算法在matlab中聚类三维点集-meanshift clustering algorithm in three-dimensional point set in matlab
the-distance
- 以计算样本点到聚类中心的距离为例，学到matlab中矩阵在加权指数,迭代次数和误差的相关应用-Sample points to calculate the distance to the cluster center, for example, learn matlab in the matrix in the weighted index, the number of iterations and errors related applications
k-means
- K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。-K-means algorithm is based on the division of the classic clustering method, is ten classic one of data mining algorithm. K-means the
FCM-clustering
- 模糊C均值聚类算法,模糊C-均值算法(FCM)是一种能自动对数据样本进行分类的模糊聚类方法,通过优化目标函数得到每个样本点对类中心的隶属度来决定各样本点的归属.-FCM clustering
Constellation-clustering-analysis
- 在四点星座图中，通过运用聚类的方式，实现对由于信道、噪声或其他原因出现随机偏移星座点的识别与归类。main.m为入口程序-The four-point constellation, the constellation points of the random offset due to channel noise or other reasons, through the use of clustering Identification and classification.
provaisodata
- isodata聚类算法，模式识别作业，经过修改，手动输入计算点。-isodata clustering algorithm and pattern recognition operations, has been modified manually input the calculated points.
data4cluster-with-the-data
- 本例子附带数据通过K中心点聚类算法，将案例聚成4类，并计算相似性矩阵，用logrank函数检验P值-The example of incidental data by K center point clustering algorithm, the case clustered into four categories, and calculate the similarity matrix logrank function test P value
kmedoids1
- matlab下的k中心点聚类算法，matlab内置仅有k均值聚类算法-k under the center clustering algorithm matlab, matlab built-k-means clustering algorithm only
DBSCAN算法Matlab实现
- 基于密度的聚类算法 它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类(Density based clustering algorithm It defines the cluster as the largest set of density connected points, and can divide the region with enough high density into clusters, and can f