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一种基于蚁群聚类的径向基神经网络
提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系
数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置,
同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以
达到简化径向基神经网络结构的目的. 实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络,结果表
明,所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40 ％ ,学习的准确率可提高1 ％以上,而且网络结构
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模糊聚类的算法实现程序，用java实现，源代码-fuzzy clustering algorithm procedures, using java achieved, the source code
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k-means聚类算法的java代码实现,良好的代码风格，适合扩充-k-means clustering algorithm to achieve the java code, the code of good style, suitable for expansion
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模糊聚类算法FCM的JAVA源代码。输入data_in.txt和parameters.txt文件，输出center.txt和matrix.txt文件-fuzzy clustering algorithm FCM Java source code. Parameters.txt data_in.txt and importation documents, center.txt output documents and matrix.txt
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k-means som 层次聚类
算法比较-k-means clustering algorithm level som comparison
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用JAVA语言实现的经典聚类算法k-means，聚类与分类不同，它是无监督的过程，,JAVA language used to achieve a classic clustering algorithm k-means, clustering and classification of different, it is the unsupervised process,
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java写的模糊c均值聚类算法和k均值聚类算法-fuzzy c means clustering algorithm and K means cluster in java
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Clustream是一种基于用户指定的、联机聚类查询的演变数据流聚类算法。它的聚类过程分联机和脱机两个部分。
-Clustream is based on user-specified, the evolution of online data stream clustering query clustering algorithm. It' s online and offline clustering process comprises two parts.
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it is java code for k means clustering algorithm
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数据挖掘聚类算法：bayes源代码,使用JAVA语言实现-data mining clustering algorithm
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数据挖掘聚类算法：SimpleKMeans源代码，采用JAVA语言编程实现-Clustering Algorithm of Data Mining: SimpleKMeans source code, the use of JAVA programming language
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k-means聚类算法的java代码实现-k-means clustering algorithm java code
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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
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Clustering algorithm - data mining
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用java实现的基于网格的聚类算法，是聚类算法中的经典-Achieved with a java-based grid clustering algorithm is a classical clustering algorithm
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Java DBSCAN clustering algorithm source code
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it is an clustering algorithm to make data cluster for semantic web services
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a Grid-based, and the nearest neighbor clustering algorithm
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基于相对密度的聚类算法（DBSCAN算法），用于处理高密度簇完全被相连的低密度簇所包含的问题-Clustering algorithm based on relative density (DBSCAN algorithm), to handle high-density clusters are completely connected to the problem of low-density cluster contains
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K means CLustering algorithm
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