搜索资源列表
一种新的聚类分析距离算法
- K均值是一个预先知道类数的算法，需要具备专业知识，不现实。本文提出一个确定类数的方法。-K is a means to know in advance the number of categories algorithm, requires expertise and unrealistic. This paper presents a number of categories to determine the method.
399 基于聚类分析的属性数据挖掘技术
- 数据库中的数据都有各种属性，目前算法很少涉及这部分，这是一个关于属性的聚类算法。-the data in the database have different attributes, the current algorithm is rarely associated with this part, it is an attribute of the clustering algorithm.
KMeansJava
- 利用Java实现的K-均值算法，K-Mean 分群法是一种分割式分群方法，其主要目标是要在大量高纬的资料点中找出 具有代表性的资料点；这些资料点可以称为群中心，代表点；然后再根据这些群中心，进行后续的处理，可用于数据挖掘中的聚类分析-Java implementation using K-means algorithm, K-Mean grouping method is a fragmented grouping method, whose main goal is to a large nu
RandomizableClusterer.java.tar
- 该算法是对weka算法包功能的拓展，是聚类算法中的随机聚类分析。需要weka算法包支持。-The algorithm is a function of the weka package expansion algorithm is stochastic clustering algorithm in cluster analysis. Package to support the needs of weka algorithm.
java
- 聚类分析java设计思想 用于快速聚类分析算法的需求-Cluster analysis java design ideas for fast clustering algorithm needs
JAVADIGGER
- DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。 第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
src
- 聚类算法，包括ISOdata以及K-Means。在实验报告中详细分析了一下实验的结果-Clustering algorithms, including ISOdata and K-Means. In a detailed analysis of the experimental report about the results of the experiment
K-meansjava_v1
- 用k-means算法进行聚类分析（java）。已运行成功。-By k-means clustering analysis algorithm（java）. Has been running successfully.
AP
- 聚类分析主要是AP算法聚类分析，讲解的很详细,-short cluser