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cjdkfoe
- 寻找k个聚类中心的算法，也就是对k-means算法初始化进行改进的一种算法
LJClusterDemo
- 文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点*专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 灵玖Lingjoin（www.lingjoin.com）基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。 灵玖文档聚类组件的主要特色在于： 1、速度快：可以处理海量规模
fcm
- 获得3个和4个聚类中心然后进行比较，先用fcm函数进行聚类，聚类成3个和4个类别再进行比较分析-matlab fcm
fcm
- 假设已经获得不同目标类型的一组特征值，这是可以通过模糊聚类获取哥哥目标类型在特征空间商的聚类中心，当测量到某个目标的特征值，可以通过计算目标特征为止与各个聚类中心之间的距离来判定目标的类型。-matlab fcm
classification
- 基于K均值算法的模糊分类器具有很好的分类效果,用它可以很准确的对训练样本进行分类. 此方法是将K均值算法应用于训练数据的聚类,对每个聚类的半径和聚类的中心都是可计算的. 而模糊系统设计方法就是用模糊度来描述聚类, 对训练数据进行高效且准确的分类.-based on K-mean Algorithm,it can Classify the original data very well!
node2
- 聚类中心初始化新方法.pdf -New initialization method for cluster center
k
- 中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。-The number in brackets in order to find the cluster centers iteration sequence number. Cluster center value can be set to, for example, the beginning of an optional mode of samples to t
modulation
- 对现有数字调制方式识别类型有限的问题，提出一种基于星座图的分类算法。算法首先利用盲均衡技术克服信道的多径效应与系统问步误差，再对信号减法聚类，提取聚类中心与理想星座图模型进行匹配，从而实现MAsK、MPsK、MOAM等调制方式的识别。-Existing types of digital modulation recognition of limited problem, a classification algorithm based on the constellation. Firstly,
distfcm
- 求解各样本与各聚类中心的距离矩阵，只需输入样本和初始聚集中心。-Disfcm can solve distance.
demodulation-of-MFSK-signals
- 提出了一种多迸制频移键控(M娲K)信号调制分类及解调方法，选取截获接收机输出的MFSK信 号的时频脊线作为分类特征，利用无监督聚类算法求取最佳聚类数M．利用时频脊线的Ham：小波变换 估计码元宽度，并且利用对应最佳聚类数的聚类中心确定抽判门限，通过对时频脊线抽样判决，实现了 MFSK信号的解调．理论分析和对实际信号的处理结果证明了此算法的可行性．-new algorithm is proposed for elassillcation and demodulation of MFSK
GAPSOFCM
- 遗传算法和粒子群算法，应用于优化据数据集的聚类中心，结合FCM算法应用聚类分析的几篇文献。-Genetic algorithm and particle swarm optimization (pso) algorithm, are applied to optimization the clustering center of the data set
k-junzhi
- 通过对K-均值算法的编程实现，加强对该算法的理解和认识。提高自身的知识水平和编程能力，认识模式识别在生活中的应用。 算法思想K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中心，然后计算其他数据距离这三个聚类中心的距离，将数据归入与其距离最近的聚类中心，之后再对这K个聚类的数据计算均值，作为新的聚类中心，继续以上步骤，直到新的聚类中心与上一次的聚类中心值相等时结束算法。-By programming K- means algorithm implementation, s
FCM
- 模糊聚类算法源码，通过迭代聚类中心，以及隶属度函数，完成代码运算，用于数据挖掘初学者使用。(Fuzzy clustering algorithm source code, through the iterative clustering centers and membership function, complete code for data mining operations, for beginners to use.)